适用于卷积神经网络、Tensorflow框架的 生成混淆矩阵ROC曲线的库

您可以使用Python中的Scikit-learn库来生成混淆矩阵和ROC曲线。以下是一个示例代码，可用于卷积神经网络和TensorFlow框架：

import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_curve, auc

# Generate predictions from your model (assuming binary classification)
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred_classes = np.round(y_pred)

# Generate confusion matrix
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred_classes)
print(cm)

# Generate ROC curve and AUC score
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
print('ROC AUC:', roc_auc)

其中，`X_test`为测试集的特征，`y_true`为测试集的真实标签，`model`为训练好的卷积神经网络模型。通过`model.predict`方法生成预测结果`y_pred`，并通过`np.round`将其转换为二分类问题。然后，使用`confusion_matrix`生成混淆矩阵，使用`roc_curve`和`auc`生成ROC曲线和AUC分数。