【Pytorch学习笔记】9.分类器的分类结果如何评估——使用混淆矩阵、F1-score、ROC曲线、PR曲线等（以Softmax二分类为例）

我们训练完一个分类模型后，会在测试（验证）集检验模型的性能，涉及到一些模型的评估指标。如：准确率（Accuracy）、混淆矩阵（confusion matrix）、F1-score、ROC曲线、PR曲线等。

我以Softmax回归二分类模型为例，展示一下如何展示模型性能的评估指标，并稍作解读。
需要使用到pandas、scikit-learn、matplotlib库。

分类器的输出结果长什么样子（Softmax为例）

一般我们用测试集的特征数据传给训练好的模型net：
pred_y = net(valid_features_X).detach()
pred_y会长这个样子：

这是个二分类数据，输出的二维向量分别对应了线性层的输出值，代表了两个类别的输出，注意这个输出值$o_1、o_2$并没有对其求softmax。

因为softmax函数的单调性不变，这个时候对输出 $o$ 比较大小就可以判断出应分为哪一类。

softmax忘了怎么回事的可以复习一下下面这张图：

上图中，输出的$y$便是对$o$求softmax后得到的预测概率。
但是如果我们仅作分类预测，比较$o_1、o_2、o_3$三个值的大小就行了，不用特地求softmax，因为softmax不改变单调性。

1 混淆矩阵

混淆矩阵包含了模型对一个数据集预测结果的综合信息，包含了 真阳TP、假阳FP、假阴FN、真阴TN 4个值，4个值可组合成各种常见的评估指标。
混淆矩阵与常见指标 例图：

准备数据

要画混淆矩阵，需要的数据为 正确的结果 和 预测的结果。

预测的结果：
我们先对pred_y求argmax即可获得y的类别（设0为负类，1为正类）
pred_y = pred_y.argmax(dim=1)
正确的结果：valid_features_y

绘制

使用pandas的crosstab方法即可绘制，直接把两个tensor传进去：

我们可以将pandas的DataFrame的列传进去，这样分类就比较清晰：

2 F1-score

F1-scores是precision（查准率）和recall（查全率、敏感性）的调和平均数，可反映小类（少数类）的预测性能，常用于类别不平衡样本的模型预测性能的评估。

代码：

from sklearn.metrics import f1_score

# 计算 F1 score
report = f1_score(valid_features_y, pred_y)
print(report)

>>> 0.5319148936170213

3 统计综合分类指标（precision、recall等）

我们还可以统计一下分类器的综合指标。
统计的时候，classification_report函数还需要指定一下标签的0、1代表阴性和阳性。

from sklearn.metrics import classification_report

# 统计该模型各个指标
report = classification_report(valid_features_y, pred_y, labels=[0, 1], target_names=['阴性', '阳性'])
print(report)

>>>
              precision    recall  f1-score   support

          阴性       0.99      0.91      0.95       460
          阳性       0.38      0.89      0.53        28

    accuracy                           0.91       488
   macro avg       0.69      0.90      0.74       488
weighted avg       0.96      0.91      0.93       488

解读一下：
因为precision（查准率）和recall（查全率）是对于一个指定类别来说的，所以严格来讲阴性和阳性都会有一个precision、recall和对应的f1-score。但由于这是一个类别不平衡数据，阴性占比很大，所以阴性的数据没有多大研究意义。
我们一般研究小类的分类性能，所以就看阳性这一行的precision、recall、f1-score就行了。

maro avg和weighted avg是上面两个类别的数据对应求平均值。
macro avg是算术平均值，weighted avg是权重平均值（两个值各自乘以自身类别数量的占比，再相加）。

4 ROC曲线

ROC曲线表示了模型的综合分类性能，包括正类和负类。
我们也常用曲线下面积（AUC-ROC）来衡量ROC曲线的质量。

准备数据

但是绘制ROC曲线就需要传入输出类别的预测概率了。
获得0、1两类的预测概率就需要对输出求softmax，得到的就是两个类别各自的概率。
我们只需要正类的概率。代码就是pred_y_softmax = torch.softmax(pred_y_output, dim=1).numpy()[:,1]

绘制

from sklearn.metrics import roc_curve
from sklearn.metrics import auc

# 给出正类的概率
pred_y_output = net(valid_features_X).detach()
pred_y_softmax = torch.softmax(pred_y_output, dim=1).numpy()[:,1]

# 绘制ROC曲线，计算AUC
fpr, tpr, thresholds_roc = roc_curve(valid_features_y, pred_y_softmax, pos_label=1)
plt.plot(fpr,tpr,marker = '.')
plt.show()

AUC = auc(fpr, tpr)
print(AUC)

>>>

5 PR曲线

PR曲线和 F1-score 一样，是对类别不平衡数据的少数类的分类性能的评估指标。
和ROC曲线一样，需要传入预测概率。

from sklearn.metrics import precision_recall_curve

precision, recall, thresholds_pr = precision_recall_curve(valid_features_y, pred_y_softmax)

plt.plot(precision, recall, marker = '.')
plt.show()

本节代码

可参考我的Github。