python程序题求roc-auc是一种常用的模型评价指标_【AUC】二分类模型的评价指标ROC Curve...

AUC是指:从一堆样本中随机抽一个，抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性!

AUC是一个模型评价指标，只能用于二分类模型的评价，对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如logloss，accuracy，precision。如果你经常关注数据挖掘比赛，比如kaggle，那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标。为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢？因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率，如果要计算accuracy，需要先把概率转化成类别，这就需要手动设置一个阈值，如果对一个样本的预测概率高于这个预测，就把这个样本放进一个类别里面，低于这个阈值，放进另一个类别里面。所以这个阈值很大程度上影响了accuracy的计算。使用AUC或者logloss可以避免把预测概率转换成类别。

AUC是Area under curve的首字母缩写。Area under curve是什么呢，从字面理解，就是一条曲线下面区域的面积。所以我们要先来弄清楚这条曲线是什么。这个曲线有个名字，叫ROC曲线。ROC曲线是统计里面的概率，最早由电子工程师在二战中提出来（更多关于ROC的资料可以参考维基百科）。

ROC曲线是基于样本的真实类别和预测概率来画的，具体来说，ROC曲线的x轴是伪阳性率FPR（false positive rate），y轴是真阳性率TPR（true positive rate)。那么问题来了，什么是真、伪阳性率呢？对于二分类问题，一个样本的类别只有两种，我们用0,1分别表示两种类别，0和1也可以分别叫做阴性和阳性。当我们用一个分类器进行概率的预测的时候，对于真实为0的样本，我们可能预测其为0或1，同样对于真实为1的样本，我们也可能预测其为0或1，这样就有四种可能性：

真阳性率=（真阳性的数量）/（真阳性的数量+伪阴性的数量）

伪阳性率=（伪阳性的数量）/（伪阳性的数量+真阴性的数量）

ROC关注两个指标

True Positive Rate ( TPR ) = TP / [ TP + FN] ，TPR代表能将正例分对的概率

False Positive Rate( FPR ) = FP / [ FP + TN] ，FPR代表将负例错分为正例的概率

有了上面两个公式，我们就可以计算真、伪阳性率了。但是如何根据预测的概率得到真伪阳性、阴性的数量。

我们来看一个具体例子，比如有5个样本：

真实的类别（标签）是y=c(1,1,0,0,1)

一个分类器预测样本为1的概率是p=c(0.5,0.6,0.55,0.4,0.7)

如文章一开始所说，我们需要选定阈值才能把概率转化为类别，选定不同的阈值会得到不同的结果。如果我们选定的阈值为0.1，那5个样本被分进1的类别，如果选定0.3，结果仍然一样。如果选了0.45作为阈值，那么只有样本4被分进0，其余都进入1类。一旦得到了类别，我们就可以计算相应的真、伪阳性率，当我们把所有计算得到的不同真、伪阳性率连起来，就画出了ROC曲线，我们不需要手动做这个，因为很多程序包可以自动计算真、伪阳性率，比如在R里面，下面的代码可以计算以上例子的真、伪阳性率并且画出ROC曲线：

通过AUC的定义我们知道了AUC是什么，怎么算，但是它的意义是什么呢。如果从定义来理解AUC的含义，比较困难，实际上AUC和Mann–Whitney U test有密切的联系，我会在第三部说明。从Mann–Whitney U statistic的角度来解释，AUC就是从所有1样本中随机选取一个样本， 从所有0样本中随机选取一个样本，然后根据你的分类器对两个随机样本进行预测，把1样本预测为1的概率为p1，把0样本预测为1的概率为p0，p1>p0的概率就等于AUC。所以AUC反应的是分类器对样本的排序能力。根据这个解释，如果我们完全随机的对样本分类，那么AUC应该接近0.5。另外值得注意的是，AUC对样本类别是否均衡并不敏感，这也是不均衡样本通常用AUC评价分类器性能的一个原因。

在ROC 空间中，每个点的横坐标是FPR，纵坐标是TPR，这也就描绘了分类器在TP（真正的正例）和FP（错误的正例）间的trade-off。ROC的主要分析工具是一个画在ROC空间的曲线——ROC curve。我们知道，对于二值分类问题，实例的值往往是连续值，我们通过设定一个阈值，将实例分类到正类或者负类（比如大于阈值划分为正类）。因此我们可以变化阈值，根据不同的阈值进行分类，根据分类结果计算得到ROC空间中相应的点，连接这些点就形成ROC curve。ROC curve经过（0,0）（1,1），实际上(0, 0)和(1, 1)连线形成的ROC curve实际上代表的是一个随机分类器。一般情况下，这个曲线都应该处于(0, 0)和(1, 1)连线的上方。如图所示。

用ROC curve来表示分类器的performance很直观好用。可是，人们总是希望能有一个数值来标志分类器的好坏。

于是Area Under roc Curve(AUC)就出现了。顾名思义，AUC的值就是处于ROC curve下方的那部分面积的大小。通常，AUC的值介于0.5到1.0之间，较大的AUC代表了较好的Performance。