如何在Python中绘制DET或ROC曲线？

Question

我正在使用GMM进行演讲者验证项目，并且作为最后一步，我试图评估系统的性能，并且发现理想的方法是绘制ROC曲线或DET。

到目前为止，通过阅读不同的实现，我发现人们使用两个值，一个用于测试值，一个用于概率值（例如y_test，y_prob）。

在我的情况下，我有一个文本文件，其中所有说话者的名字都作为输入，在for循环中，我迭代每个文本并将其分配给名为 SPEAKER 的变量。

对于文件路径中的文件路径：

speaker = file_path.strip('\n').split('/')[0]
    speaker = str(speaker)

所有GMM模型都存储在名为 SPEAKERS_GMM 的列表中，然后与每个发言人的语音功能进行比较。 从那里开始计算log_likelihood值。

我尝试使用bob库使用正列表和负列表来计算ROC，阈值等，但是在bob版本7.0.0中，我收到一个错误“ AttributeError：模块'bob'没有属性'measure'”。

if speaker == str(speakers_gmm[winner]):
        correct +=1
        positives.append(final_score)
        print('correct')
    else:
        wrong +=1
        negatives.append(final_score)
        print('wrong')

我的方法正确吗？有什么建议吗？