python画出roc曲线 auc计算逻辑_利用Python画ROC曲线和AUC值计算，rocauc

利用Python画ROC曲线和AUC值计算，rocauc

前言

ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。

AUC介绍

AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性，目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算，但是有时候模型是单独的或者自己编写的，此时想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算模块，本文在查询资料时发现libsvm-tools有一个非常通俗易懂的auc计算，因此抠出来用作日后之用。

AUC计算

AUC的计算分为下面三个步骤：

1、计算数据的准备，如果模型训练时只有训练集的话一般使用交叉验证的方式来计算，如果有评估集(evaluate)一般就可以直接计算了，数据的格式一般就是需要预测得分以及其目标类别(注意是目标类别，不是预测得到的类别)

2、根据阈值划分得到横(X:False Positive Rate)以及纵(Y:True Positive Rate)点

3、将坐标点连成曲线之后计算其曲线下面积,就是AUC的值

直接上python代码

#! -*- coding=utf-8 -*-

import pylab as pl

from math import log,exp,sqrt

evaluate_result="you file path"

db = [