1 ROC

首先介紹 ROC。ROC 分析是從醫(yī)療分析領(lǐng)域引入了一種新的分類(lèi)模型 performance 評(píng)判方法。

ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic，其主要分析工具是一個(gè)畫(huà)在二維平面上的曲線(xiàn)——ROC curve。平面的橫坐標(biāo)是false positive rate(FPR)，縱坐標(biāo)是true positive rate(TPR)。對(duì)某個(gè)分類(lèi)器而言，我們可以根據(jù)其在測(cè)試樣本上的表現(xiàn)得到一個(gè)TPR和FPR點(diǎn)對(duì)。這樣，此分類(lèi)器就可以映射成ROC平面上的一個(gè)點(diǎn)。調(diào)整這個(gè)分類(lèi)器分類(lèi)時(shí)候使用的閾值，我們就可以得到一個(gè)經(jīng)過(guò)(0, 0)，(1, 1)的曲線(xiàn)，這就是此分類(lèi)器的ROC曲線(xiàn)。一般情況下，這個(gè)曲線(xiàn)都應(yīng)該處于(0, 0)和(1, 1)連線(xiàn)的上方。因?yàn)?0, 0)和(1, 1)連線(xiàn)形成的ROC曲線(xiàn)實(shí)際上代表的是一個(gè)隨機(jī)分類(lèi)器。雖然，用ROC curve來(lái)表示分類(lèi)器的performance很直觀(guān)好用。可是，人們總是希望能有一個(gè)數(shù)值來(lái)標(biāo)志分類(lèi)器的好壞。于是Area Under roc Curve(AUC)就出現(xiàn)了。

2 AUC

AUC是一種用來(lái)度量分類(lèi)模型好壞的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。顧名思義，AUC的值就是處于ROC curve下方的那部分面積的大小。通常，AUC的值介于0.5到1.0之間，較大的AUC代表了較好的performance。

AUC的計(jì)算方法總結(jié)：

AUC的值就是計(jì)算出ROC曲線(xiàn)下面的面積

審核編輯：湯梓紅