Я строю модель, в которой используется автоматический кодер CNN для обнаружения аномалий.
fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_true=Y_test_2,y_score=X_test_2_loss,pos_label='anomaly')
roc_auc=auc(fpr,tpr)
После завершения обучения я принимаю ошибку реконструкции за оценку аномалии ，, затем строю кривую RO C
В этом пи c, при некотором пороге fpr> tpr ...... Это серьезное явление? Это вызвано распределением выборки или самой моделью? Я очень смущен, как можно улучшить мою модель?