Я пытаюсь следовать примеру здесь ссылка . модель, над которой я работаю, принимает 0,1 метки и предсказывает расстояние между двумя парами. Чтобы вычислить точность, я должен определить порог для отображения расстояния до метки.
пример # 1: изображение1 соответствует изображению2 y_pred = 0,003, а y_true = 1
пример # 2: изображение1 до не соответствуют image2 y_pred = 14,55, а y_true = 0
, чтобы сопоставить их с двоичными метками, которые мы можем использовать: y_pred.ravel () <0,5 </p>
код:
def compute_accuracy(y_true, y_pred):
'''Compute classification accuracy with a fixed threshold on distances.
'''
pred = y_pred.ravel() < 0.5
return np.mean(pred == y_true)
Однако мой вопрос заключается в том, есть ли способ определить наиболее оптимальный порог расстояния? Я пытался использовать кривую RO C, но сама RO C требует двоичных меток y_test & y_pred.
Спасибо