python实现AUC

问题描述：

在牛客看到面经说手撕ＡＵＣ，所以实现一下。首先要明白ＡＵＣ的物理含义不仅是ＲＯＣ曲线下的面积，ＡＵＣ还有另外一个物理含义就是：给定正样本Ｍ个，负样本Ｎ个，以及他们的预测概率（０－１）之间，那么ＡＵＣ的含义就是所有穷举所有的正负样本对，如果正样本的预测概率大于负样本的预测概率，那么就＋１；如果如果正样本的预测概率等于负样本的预测概率，那么就＋0.5,　如果正样本的预测概率小于负样本的预测概率，那么就＋０；最后把统计处理的个数除以Ｍ×Ｎ就得到我们的ＡＵＣ，公式描述如下：

　　　　　　　　　　　　

代码实现：

对比了ｓｋｌｅａｒｎ中ａｕｃ的计算值，验证算法的正确性。

def AUC(label, pre):
　　"""
　　适用于ｐｙｔｈｏｎ3.0以上版本
   """
　　#计算正样本和负样本的索引，以便索引出之后的概率值
    pos = [i for i in range(len(label)) if label[i] == 1]
    neg = [i for i in range(len(label)) if label[i] == 0]

    auc = 0
    for i in pos:
        for j in neg:
            if pre[i] > pre[j]:
                auc += 1
            elif pre[i] == pre[j]:
                auc += 0.5

    return auc / (len(pos)*len(neg))


if __name__ == '__main__':
    label = [1,0,0,0,1,0,1,0]
    pre = [0.9, 0.8, 0.3, 0.1, 0.4, 0.9, 0.66, 0.7]
    print(AUC(label, pre))

    from sklearn.metrics import roc_curve, auc
    fpr, tpr, th = roc_curve(label, pre , pos_label=1)
    print('sklearn', auc(fpr, tpr))

 

ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ：
AUC详解与python实现