Python画ROC曲线和AUC值计算(附代码)


本文摘自php中文网,作者烟雨青岚,侵删。

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

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#! -*- coding=utf-8 -*-import pylab as pl

from math import log,exp,sqrt

  

  

evaluate_result="you file path"db = [] #[score,nonclk,clk]pos, neg = 0, 0

with open(evaluate_result,'r') as fs: for line in fs:

 nonclk,clk,score = line.strip().split('\t')

 nonclk = int(nonclk)

 clk = int(clk)

 score = float(score)

 db.append([score,nonclk,clk])

 pos += clk

 neg += nonclk

   

   

  

db = sorted(db, key=lambda x:x[0], reverse=True)

 #计算ROC坐标点xy_arr = []tp, fp = 0., 0.

for i in range(len(db)):

 tp += db[i][2]

 fp += db[i][1]

 xy_arr.append([fp/neg,tp/pos])

 #计算曲线下面积auc = 0.

prev_x = 0for x,y in xy_arr: if x != prev_x:

 auc += (x - prev_x) * y

 prev_x = x

  

print "the auc is %s."%auc

 x = [_v[0] for _v in xy_arr]

y = [_v[1] for _v in xy_arr]

pl.title("ROC curve of %s (AUC = %.4f)" % ('svm',auc))

pl.xlabel("False Positive Rate")

pl.ylabel("True Positive Rate")

pl.plot(x, y)# use pylab to plot x and y

pl.show()# show the plot on the screen

其格式为:

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nonclk \t clk \t score

其中:
1、nonclick:未点击的数据,可以看做负样本的数量
2、clk:点击的数量,可以看做正样本的数量
3、score:预测的分数,以该分数为group进行正负样本的预统计可以减少AUC的计算量
运行的结果为:

fae428ceeb4826755c71569c58f117b.png

如果本机没安装pylab可以直接注释依赖以及画图部分
注意
上面贴的代码:
1、只能计算二分类的结果(至于二分类的标签随便处理)
2、上面代码中每个score都做了一次阈值,其实这样效率是相当低的,可以对样本进行采样或者在计算横轴坐标时进行等分计算
非常感谢你的阅读
大学的时候选择了自学python,工作了发现吃了计算机基础不好的亏,学历不行这是没办法的事,只能后天弥补,于是在编码之外开启了自己的逆袭之路,不断的学习python核心知识,深入的研习计算机基础知识,整理好了,我放在我们的微信公众号《程序员学府》,如果你也不甘平庸,那就与我一起在编码之外,不断成长吧!

其实这里不仅有技术,更有那些技术之外的东西,比如,如何做一个精致的程序员,而不是“屌丝”,程序员本身就是高贵的一种存在啊,难道不是吗?[点击加入]想做你自己想成为高尚人,加油!

感谢大家的阅读,希望大家收益多多。

本文转自:https://blog.csdn.net/adrrry/article/details/106796288

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