Performance ROC曲线评价

我有一个图像处理算法，它接受三个参数并生成一个二值图像。对每一张图片我都有相同的答案。因此，我能够计算真/假阳性/阴性。生成的二值图像取决于3个参数。每个参数都可以取一个区间内的值，比如说从0.0到1.0。为了找到最好的结果，我对每个组合（总共1000个）运行我的算法。对于每个结果，我计算统计数据

现在我想知道哪些参数会导致最佳结果。我知道算法工程。这是一种方法，还是更好的方法是计算并获取导致最高分数的参数

roc曲线将如下所示：

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你误解了ROC曲线是什么

通过改变决策阈值，从一个预测值（具有一组固定参数）构建ROC曲线。这与您在这里所做的完全相反，您改变了参数并可能保持阈值固定（可能是0.5？）

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你能做的就是建立1000条ROC曲线并选择最好的。这是否适合你的情况是另一个问题。

你误解了ROC曲线是什么

通过改变决策阈值，从一个预测值（具有一组固定参数）构建ROC曲线。这与您在这里所做的完全相反，您改变了参数并可能保持阈值固定（可能是0.5？）

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你能做的就是建立1000条ROC曲线并选择最好的。这是否适合您的情况是另一个问题。

谢谢。F1的成绩如何？或者其他一些方法来寻找最佳参数集？有什么想法吗？谢谢。F1的成绩如何？或者其他一些方法来寻找最佳参数集？有什么想法吗？