机器学习面试题集-如何画 ROC 曲线

杨熹

发布于 2019-05-24 08:47:50

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发布于 2019-05-24 08:47:50

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本文结构：

什么是 ROC？
怎么解读 ROC 曲线？
如何画 ROC 曲线？
代码
什么是 AUC？
代码
ROC 曲线和 P-R 曲线对比？

ROC 曲线和 AUC 常被用来评价一个二值分类器的优劣。

先来看一下混淆矩阵中的各个元素，在后面会用到：

1. ROC ：

Receiver Operating Characteristic Curve 是评价二值分类器的重要指标

横坐标为假阳性率（False Positive Rate，FPR）=FP/N,预测为正但实际为负的样本占所有负例样本的比例。

纵坐标为真阳性率（True Positive Rate，TPR）=TP/P, 预测为正且实际为正的样本占所有正例样本的比例。

对角线对应的是 “随机猜想”

当一个学习器的 ROC 曲线被另一个学习器的包住，那么后者性能优于前者。有交叉时，需要用 AUC 进行比较。

2. 先看图中的四个点和对角线：

第一个点，(0,1)，即 FPR=0, TPR=1，这意味着 FN（false negative）=0，并且FP（false positive）=0。这意味着分类器很完美，因为它将所有的样本都正确分类。
第二个点，(1,0)，即 FPR=1，TPR=0，这个分类器是最糟糕的，因为它成功避开了所有的正确答案。
第三个点，(0,0)，即 FPR=TPR=0，即 FP（false positive）=TP（true positive）=0，此时分类器将所有的样本都预测为负样本（negative）。
第四个点（1,1），分类器将所有的样本都预测为正样本。
对角线上的点表示分类器将一半的样本猜测为正样本，另外一半的样本猜测为负样本。

因此，ROC 曲线越接近左上角，分类器的性能越好。

3. 如何画 ROC 曲线

例如有如下 20 个样本数据，Class 为真实分类，Score 为分类器预测此样本为正例的概率。

按 Score 从大到小排列
依次将每个 Score 设定为阈值，然后这 20 个样本的标签会变化，当它的 score 大于或等于当前阈值时，则为正样本，否则为负样本。
这样对每个阈值，可以计算一组 FPR 和 TPR，此例一共可以得到 20 组。
当阈值设置为 1 和 0 时，可以得到 ROC 曲线上的 (0,0) 和 (1,1) 两个点。

4. 代码：

输入 y 的真实标签，还有 score，设定标签为 2 时是正例：

y = np.array([1, 1, 2, 2])
scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2)

就会得到相应的 TPR, FPR, 截断点：

fpr = array([ 0. ,  0.5,  0.5,  1. ])
tpr = array([ 0.5,  0.5,  1. ,  1. ])
thresholds = array([ 0.8 ,  0.4 ,  0.35,  0.1 ])#截断点

5. AUC：

是 ROC 曲线下的面积，它是一个数值，沿着 ROC 横轴做积分，当仅仅看 ROC 曲线分辨不出哪个分类器的效果更好时，用这个数值来判断。

The AUC value is equivalent to the probability that a randomly chosen positive example is ranked higher than a randomly chosen negative example.

从上面定义可知，意思是随机挑选一个正样本和一个负样本，当前分类算法得到的 Score 将这个正样本排在负样本前面的概率就是 AUC 值。AUC 值是一个概率值，取值一般在 0.5～1 之间，AUC 值越大，分类算法越好。

6. 代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score
y_true = np.array([0, 0, 1, 1])
y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
roc_auc_score(y_true, y_scores)

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