python - Tensorflow:制作 ROC 曲线和混淆矩阵

Question

背景
我正在努力掌握 tensorflow 的使用。我目前正在担任培训师和测试员，虽然Python对我来说完全没有问题，但我不知道如何使用tensorflow为我的测试绘制混淆矩阵和ROC曲线。我想这可以很容易地完成。

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测试代码
我更喜欢给出一个可重现的示例，但我不知道如何才能如此简单地创建一个模型，以便将其放在这里。因此，如果有不清楚的地方，请告诉我

 def test_neural_network(self, test_data, model_name, model_folder):
        x = tf.placeholder('float')
        y = tf.placeholder('float')
        prediction = self.__convolutional_neural_network(x)
        with tf.Session() as sess:
            sess.run(tf.initialize_all_variables())
            saver = tf.train.Saver()

            for epoch in range(self.hm_epochs):
                try:
                    saver.restore(sess,  model_folder + model_name + '.ckpt')
                except Exception as e:
                    print(str(e))

            correct = tf.equal(tf.argmax(prediction, 1), tf.argmax(y, 1))
            accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct, 'float'))

            test_data = np.load(test_data)
            features, labels = [],[]
            for item in test_data:
                data = item[0]
                id = item[1]
                features.append(data)
                labels.append(id)
            test_x = np.array(features)
            test_y = np.array(labels)
            print(test_x)
            print(test_y)
            print('Accuracy:', accuracy.eval({x: test_x, y: test_y}))

问题
有什么方法可以在混淆矩阵和 ROC 曲线中可视化此测试吗？请注意，我熟悉 Python，但仅粗略地了解 tensorflow ，因此将不胜感激。

Answer 1

我没有足够的代表发表评论，所以我会将其作为答案发布。我已经使用 Scikit-Learn 的混淆矩阵功能为我自己的神经网络生成误差矩阵，请参阅:Confusion Matrix