[問題] ROC worse than random
問題類別:(ex：ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...)
資料科學
使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...)
Python sklearn
問題內容:
背景
目前試圖用GAN來處理small dataset的問題
用的是一個大約五十個病人的直腸癌MRI影像
有放射科醫師label的KRAS值，0和1
基本思路是先切成5個fold然後各用DCGAN對0和1label產生一千、共一萬張slice
然後把generated data跟著true data下去用VGG19判斷label
問題
產生的K-fold ROC是漂亮的worse than random
http://i.imgur.com/YhS1O0B.jpg
查了網路文章，有人說這代表我的classifier依然建立了correlation
只是data preparation出問題
簡單解法就把label flip即可
請問真的是這樣嗎？總覺得不大對勁
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