CNN二进制分类器评估-使用预测类还是预测？

Question

我为二进制分类创建了一个cnn。我将自定义概率设置为0.8，以将图像分配给类别1。否则，将它们分配给类别0。

在评估步骤（对于混淆矩阵，分类报告，准确性和auc函数）中，我们传递预测的类（0或1的数组）或预测（模型返回的概率的数组）。

如果我们传递概率数组，它如何计入我的自定义阈值0.8？

例如：

roc_auc_all = roc_auc_score(test_generator.classes, predicted_classes)
gives a score of .96

roc_auc_all = roc_auc_score(test_generator.classes, predicted_probabilities)

得分.995。