ROC 和 AUC
AUC是一种模型分类指标，且仅仅是二分类模型的评价指标。AUC是Area Under Curve的简称，那么Curve就是ROC（Receiver Operating Characteristic），翻译为"接受者操作特性曲线"。
ROC
曲线由两个变量TPR和FPR组成，这个组合以FPR对TPR，即是以代价(costs)对收益(benefits)。
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x轴为假阳性率（FPR）：在所有的负样本中，分类器预测错误的比例
F P R = F P F P + T N FPR = \frac {FP}{FP+TN} FPR=FP+TNFP
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y轴为真阳性率（TPR）：在所有的正样本中，分类器预测正确的比例（等于Recall）
T P R = T P T P + F N TPR = \frac {TP}{TP+FN} TPR=TP+FNTP
为了更好地理解ROC曲线，我们使用具体的实例来说明：
如在医学诊断中,判断有病的样本。那么尽量把有病的揪出来是主要任务，也就是指标TPR，要越高越好。而把没病的样本误诊为有病的，也就是指标FPR，要越低越好。
不难发现,这两个指标之间是相互制约的。如果某个医生对于有病的症状比较敏感，稍微的小症状都判断为有病,那么他的tpr指标应该会很高，但是fpr指标也就相应地变高。最极端的情况下,他把所有的样本都看做有病,那么tpr达到1,fpr指标也为1。
我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间。
我们可以看出，左上角的点(FPR=0,TPR=1)，为完美分类，也就是这个医生医术高明，诊断全对。点A(TPR>FPR),医生A的判断大体是正确的。中线上的点B(TPR=FPR),也就是医生B全都是蒙的，蒙对一半，蒙错一半；下半平面的点C(TPR<FPR)，这个医生说你有病，那么你很可能没有病，医生C的话我们要反着听，为真庸医。**上图中一个阈值，得到一个点。现在我们需要一个独立于阈值的评价指标来衡量这个医生的医术如何，也就是遍历所有的阈值,得到ROC曲线。**曲线距离左上角越近,证明分类器效果越好
AUC
AUC定义：
AUC值为ROC曲线所覆盖的区域面积，显然，AUC越大，分类器分类效果越好。
AUC的物理意义
AUC的物理意义正样本的预测结果大于负样本的预测结果的概率。所以AUC反应的是分类器对样本的排序能力。
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。
下面从一个小例子解释AUC的含义：小明一家四口，小明5岁，姐姐10岁，爸爸35岁，妈妈33岁建立一个逻辑回归分类器，来预测小明家人为成年人概率，假设分类器已经对小明的家人做过预测，得到每个人为成人的概率。
例子中并不关注小明是不是成人，而关注的是，预测为成人的概率的排序。
**问题①：**以下为三种模型的输出结果，求三种模型的AUC。
| 小明 | 姐姐 | 妈妈 | 爸爸 | |
|---|---|---|---|---|
| a | 0.12 | 0.35 | 0.76 | 0.85 |
| b | 0.12 | 0.35 | 0.44 | 0.49 |
| c | 0.52 | 0.65 | 0.76 | 0.85 |
AUC只与概率的相对大小（概率排序）有关，和绝对大小没关系。由于三个模型概率排序的前两位都是未成年人（小明，姐姐），后两位都是成年人（妈妈，爸爸），因此三个模型的AUC都等于1。
AUC只关注正负样本之间的排序，并不关心正样本内部，或者负样本内部的排序。这也体现了AUC的本质：任意个正样本的概率都大于负样本的概率的能力
例子中AUC只需要保证（小明和姐姐）（爸爸和妈妈），小明和姐姐在前2个排序，爸爸和妈妈在后2个排序，而不会考虑小明和姐姐谁在前，或者爸爸和妈妈谁在前。
**问题②：**以下已经对分类器输出概率从小到大进行了排列，哪些情况的AUC等于1， 哪些情况的AUC为0（其中背景色表示True value，红色表示成年人，蓝色表示未成年人）。
D 模型, E模型和F模型的AUC值为1，C模型的AUC值为0
AUC的计算：
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法1：AUC为ROC曲线下的面积，那我们直接计算面积可得。面积为一个个小的梯形面积（曲线）之和。计算的精度与阈值的精度有关。
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法2：根据AUC的物理意义，我们计算正样本预测结果大于负样本预测结果的概率。取
n1*n0(n1为正样本数，n0为负样本数)个二元组，比较score（预测结果），最后得到AUC。时间复杂度为O(N*M)。 -
法3：我们首先把所有样本按照score排序，依次用rank表示他们，如最大score的样本，rank=n (n=n0+n1，其中n0为负样本个数，n1为正样本个数)，其次为n-1。那么对于正样本中rank最大的样本，rank_max，有n1-1个其他正样本比他score小,那么就有(rank_max-1)-(n1-1)个负样本比他score小。其次为(rank_second-1)-(n1-2)。最后我们得到正样本大于负样本的概率为
A U C = ∑ 正 样 本 r a n k ( s c o r e ) − n 1 ∗ ( n 1 + 1 ) 2 n 0 ∗ n 1 AUC=\frac{\sum_{正样本}{rank(score)}-\frac{{n_1}*({n_1}+1)}{2}}{n_0*n_1} AUC=n0∗n1∑正样本rank(score)−2n1∗(n1+1)
下面说明如何利用ROC曲线下的面积求解AUC。
- 阈值取值的含义：
比如阈值取0.9，即将模型输出概率大于等于0.9的样本预测为正例，将模型输出概率小于0.9的样本预测为负例
- 阈值不同取值与真正例率(TPR)和假正例率(FPR)的关系：
阈值取1，真正例率(正样本预测正确)：0(因为爸爸、妈妈都预测错误了)，假正例率(负样本预测错误)：0(小明和姐姐都没有预测错误)
阈值取0.9，即将大于0.9的概率预测为正例，小于 0.9的概率预测为负例，所以真正例率(正样本预测正确)：50%(爸爸预测正确，妈妈预测错误),假正例率(负样本预测错误)：0
阈值取0.75，真正例率：50%(爸爸预测正确，妈妈预测错误),假正例率：50%(小明预测正确，姐姐预测错误)
阈值取0.36，真正例率：1(爸爸、妈妈都预测正确)，假正例率：50%(小明预测正确，姐姐预测错误)
阈值取0.18，真正例率：1(爸爸、妈妈都预测正确)，假正例率：1(小明和姐姐都预测错误)
阈值取0，真正例率：1(爸爸、妈妈都预测正确)，假正例率：1(小明和姐姐都预测错误)
经过观察，发现ROC曲线下的面积AUC值为0.5；
下面有一个简单的例子说明如何利用方法三求解AUC：
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真实标签为 (1, 0, 0, 1, 0)
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预测结果1（0.9, 0.3, 0.2, 0.7, 0.5）
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预测结果2（0.9, 0.3, 0.2, 0.7, 0.8）)
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分别对两个预测结果进行排序，并提取他们的序号
- 结果1 (5, 2, 1, 4, 3)
- 结果2 (5, 2, 1, 3, 4)
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对正分类序号累加
- 结果1： ∑ 正 样 本 R A N K ( s c o r e ) = 5 + 4 = 9 \sum_{正样本}{RANK(score)}=5+4=9 ∑正样本RANK(score)=5+4=9
- 结果2: ∑ 正 样 本 R A N K ( s c o r e ) = 5 + 3 = 8 \sum_{正样本}{RANK(score)}=5+3=8 ∑正样本RANK(score)=5+3=8
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计算两个结果的AUC:
- 结果1： A U C = 9 − 2 ∗ ( 2 + 1 ) 2 2 ∗ 3 = 1 AUC = \frac{9-\frac{{2}*({2}+1)}{2}}{2*3}=1 AUC=2∗39−22∗(2+1)=1
- 结果2： A U C = 8 − 2 ∗ ( 2 + 1 ) 2 2 ∗ 3 = 0.833 AUC = \frac{8-\frac{{2}*({2}+1)}{2}}{2*3}=0.833 AUC=2∗38−22∗(2+1)=0.833
标签：小明,AUC,样本,例率,预测,ROC,TPR,机器 来源： https://blog.csdn.net/qq_21484787/article/details/122754090
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