1.简介
ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具。通俗点说，ROC与AUC是用来回答这样的问题的：
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- 分类模型的预测到底准不准确？
- 我们建出模型的错误率有多大？正确率有多高？
- 两个不同的分类模型中，哪个更好用？哪个更准确？
一句话概括版本：
ROC是一条线，如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性，那么越靠近左上角的ROC曲线，模型的准确度越高，模型越理想；
AUC是线下面积，如果我们选择用AUC面积评判模型的准确性，那么模型的AUC面积值越大，模型的准确度越高，模型越理想；
2.数据分析与挖掘体系位置
ROC曲线与AUC面积都是评判模型结果的指标，因此属于模型评估的一部分。此外，ROC曲线与AUC面积均多用于判断分类器（Classifier）的优劣，因此适用于分类型的数据模型，如分类树（Classification Tree）、逻辑回归（Logistic Regression）、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）等方法。
在分类型模型评判的指标中，常见的方法有如下三种：
混淆矩阵（也称误差矩阵，Confusion Matrix）
ROC曲线
AUC面积
本篇主要介绍第二与第三种方法，即ROC曲线与AUC面积。
此方法在整个数据分析与挖掘体系中的位置如下图所示。
3.ROC曲线的定义
ROC曲线全称为受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）。虽然听上去很高端，但是ROC其实非常容易理解。一句话说，ROC就是一张图上的曲线，我们通过曲线的形状来判定模型的好坏。
那么要想了解一个曲线代表什么意思，首先最好搞明白曲线的横轴与纵轴分别代表什么。
下图中显示的是两条ROC曲线，一条蓝色，一条红色。他们分别对应两个不同的模型。我们可以看到，图中横轴写着“False positive rate”，纵轴写着“True positive rate”。
这两个就是ROC曲线绘制的关键：我们通过计算分类模型的“False positive rate”与“True positive rate”值，分别把它们当成横纵轴，就能够绘制出这个模型的ROC曲线。
那么，怎么计算这两个指标呢？
4.ROC曲线的计算
ROC曲线的横轴与纵轴，与混淆矩阵（Confusion Matrix）有着密切的关系，具体的理解请详见混淆矩阵篇的讲解。这里只是简单回顾一下：
在分类型模型中，以二分类为例，我们的模型结果一般可以视为0/1问题，或者说positive/negative的问题。模型的产出物，不是positive，就是negative。
我们通过样本的采集，能够直接知道真实的情况下，哪些数据结果是positive，哪些结果是negative。同时，我们通过用样本数据跑出分类型模型的结果，也可以知道模型认为这些数据哪些是positive，哪些是negative。
因此，我们就能得到这样四个结果：
真实值是positive，模型认为是positive的数量（True Positive=TP）
真实值是positive，模型认为是negative的数量（False Negative=FN）
真实值是negative，模型认为是positive的数量（False Positive=FP）
真实值是negative，模型认为是negative的数量（True Negative=TN）
将这四种结果一起呈现在表格中，就能得到如下这样一个矩阵，我们称它为混淆矩阵（Confusion Matrix）：
从名字上就能看出，ROC的横纵轴计算方式是与混淆矩阵有着密切关系的。
5.横轴（False positive rate）（虚惊率=1-精确率）的计算：
横轴的指标，在英文中被称为False positive rate，简称FPR。FPR可以被理解为：在所有真实值为Negative的数据中，被模型错误的判断为Positive的比例。其计算公式为：
6.纵轴（True Positive Rate）（查全率、灵敏度recall）的计算：
纵轴的指标，在英文中被称为True Positive Rate，简称TPR。TPR可以被理解为：在所有真实值为Positive的数据中，被模型正确的判断为Positive的比例。其计算公式为：
7.ROC曲线的解读
FPR与TPR分别构成了ROC曲线的横纵轴，因此我们知道在ROC曲线中，每一个点都对应着模型的一次结果。
- 如果ROC曲线完全在纵轴上，代表这一点上，x=0，即FPR=0。模型没有把任何negative的数据错误的判为positive，预测完全准确。这是真正的大牛模型，我是做不出来了。
- 如果ROC曲线完全在横轴上，代表这一点上，y=0，即TPR=0。模型没有把任何positive的数据正确的判断为positive，预测完全不准确。平心而论，这种模型能做出来也是蛮牛的，因为模型真正做到了完全不准确，所以只要反着看结果就好了嘛。
- 所以如果ROC曲线完全与右上方45度倾角线重合，证明模型的准确率是正好50%，错判的几率是一半一半。
因此，我们绘制出来ROC曲线的形状，是希望TPR大，而FPR小。因此对应在图上就是曲线尽量往左上角贴近。45度的直线一般被常用作Benchmark，即基准模型，我们的预测分类模型的ROC要能优于45度线，否则我们的预测还不如50/50的猜测来的准确。
所以，回到下图。从整个图上看，红色的ROC线更靠近左上方。因此，红色线代表的SVM分类器的表现要整体优于蓝色线代表的LDA分类器。
8.ROC曲线的绘制
我们已经知道，ROC曲线中的每一个点就能代表一次预测的结果。那么整条ROC的曲线是如何绘制的呢？
答案就是：ROC曲线上的一系列点，代表选取一系列的阈值（threshold）产生的结果。
在分类问题中，我们模型预测的结果不是negative/positive。而是一个negatvie或positive的概率。那么在多大的概率下我们认为观测值应该是negative或positive呢？这个判定的值就是阈值（threshold）。
ROC曲线上众多的点，每个点都对应着一个阈值的情况下模型的表现。多个点连起来就是ROC曲线了。
9.AUC的定义与解读
AUC的英文叫做Area Under Curve，即曲线下的面积，不能再直白。它就是值ROC曲线下的面积是多大。每一条ROC曲线对应一个AUC值。AUC的取值在0与1之间。
AUC = 1，代表ROC曲线在纵轴上，预测完全准确。不管Threshold选什么，预测都是100%正确的。
0.5 < AUC < 1，代表ROC曲线在45度线上方，预测优于50/50的猜测。需要选择合适的阈值后，产出模型。
AUC = 0.5，代表ROC曲线在45度线上，预测等于50/50的猜测。
0 < AUC < 0.5，代表ROC曲线在45度线下方，预测不如50/50的猜测。
AUC = 0，代表ROC曲线在横轴上，预测完全不准确。
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