经过

师兄的提醒，我将单一值的标签图用最初的概率图进行替换。
不要扯什么这个那个，就是不能用阈值去将概率图变成最终的分割图，那个阈值就是ROC曲线图中需要的，我们只要提供模型分割的概率图即可。

评论区中有小伙伴不理解这个概率图的问题，解释如下：
1、在模型最后的输出部分会经过一次分类激活，这其中的过程就是将概率（0-1）转换为真实的标签（0）| （1）。
2、在经过激活转换后得到的图像会很直，并且会出现转折点。

故，在模型激活之前保存神经网络的结果就能得到所谓的概率图啦！

问题解决！

# sklearn # 机器学习 # python
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