[KO机器学习] Day8 模型评估：ROC曲线

 场景描述

二值分类器（Binary Classifier）是机器学习领域中最常见也是应用最广泛的分类器。评价二值分类器的指标有很多。比如精确率、召回率、F1 score、P-R曲线等。上一篇已经对这些指标做了一定的介绍，但也发现这些指标或多或少只能反映模型在某一方面的性能。相比而言，ROC曲线则有很多优点、经常作为评估二值分类器最重要的指标之一。下面我们一起来详细了解一下ROC曲线的绘制方法和特点

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知识点：ROC曲线、曲线下的面积（Area Under Curve，AUC）、P - R曲线

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问题1：什么是ROC曲线？

难度：★☆☆☆☆

ROC曲线是receiver operating characteristic curve 的简称，中文名称为 受试者工作特征曲线。ROC曲线源于军事领域，而后在医学领域应用最广。受试者工作特征曲线这一名称也正是来自于医学领域。

ROC曲线的横坐标为假阳性率（False Positive Rate，FPR）；纵坐标为真阳性率（True Positive Rate，TPR）。计算方法分别为

               

P代表 真实的正样本的数量，N是真实的负样本的数量，TP是P个正样本中被分类器预测为正样本的个数，FP是N个负样本中被分类器预测为正样本的个数。

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问题2: 如何绘制ROC曲线 ？

难度：★★☆☆☆

       事实上，ROC 曲线是通过不断移动分类器的“截断点” 来生成曲线上的一组关键点的，通过下面的例子进一步来解释“截断点”的概念。
       在二值分类问题中，模型的输出一般都是预测样本为正例的概率。假设测试集中有 20 个样本，下表所示是模型的输出结果。样本按照预测概率从高到低排序。在输出最终的正例、负例之前，我们需要指定一个阈值，预测概率大于该间值的样本会被判为正例，小于该國值的样本则会被判为负例。比如，指定阈值为 0.9，那么只有第一个样本会被预测为正例，其他全部都是负例。上面所说的“截断点” 指的就是区分正负预测结果的阈值。

       通过动态地调整截断点，从最高的得分开始（实际上是从正无穷开始，对应着 ROC 曲线的零点），逐渐调整到最低得分，每一个截断点都会对应一个FPR和TPR，在ROC 图上绘制出每个截断点对应的位置，再连接所有点就得到最终的ROC 曲线。

       就本例来说，当截断点选择为正无穷时，模型把全部样本预测为负例，那么FP和TP必然都为 0，FPR和TPR也都为 0，因此曲线的第1个点的坐标就是（0.0）。当把截断点调整为 0.9时，模型预测 1号样本为正样本，并且该样本确实是正样本，因此，TP=1，20个样本中，所有正例数量为 P-10，故TPR=TP/P=1/10；这里没有预测错的正样本，即FP-0，负样本总数N=10，故FPR=FP/N=0/10=0，对应 ROC曲线上的点(0,0.1）。依次调整截断点，直到画出全部的关键点，再连接关键点即得到最终的ROC 曲线，如下图所示。

 

       其实，还有一种更直观地绘制ROC 曲线的方法。首先，根据样本标签统计出正负样本的数量，假设正样本数量为 P，负样本数量为 N：接下来，把横轴的刻度间隔设置为 1/N，纵轴的刻度间隔设置为 1/P;再根据模型输出的预测概率对样本进行排序（从高到低）；依次遍历样本，同时从零点开始绘制ROC 曲线，每遇到一个正样本就沿纵轴方向绘制一个刻度间隔的曲线，每遇到一个负样本就沿横轴方向绘制一个刻度间隔的曲线，直到遍历完所有样本，曲线最终停在（1,1）这个点，整个ROC 曲线绘制完成。

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问题3： 如何计算AUC？

难度：★★☆☆☆

       顾名思义，AUC指的是 ROC 曲线下的面积大小，该值能够量化地反映基于 ROC 曲线衡量出的模型性能。计算 AUC 值只需要沿着ROC 横轴做积分 就可以了。由于ROC 曲线一般都处于 了=x这条直线的上方（如果不是的话，只要把模型预测的概率反转成 1一p就可以得到一个更好的分类器），所以 AUC的取值一般在 0.5 ~ 1之间。AUC越大，说明分类器越可能把真正的正样本排在前面，分类性能越好。

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