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利用Python画ROC曲线和AUC值计算

时间：2022-05-01 18:06 编辑：来源：阅读：
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摘要：利用Python画ROC曲线和AUC值计算

[b]前言[/b] 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。 [b]AUC介绍[/b] 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。 [b]AUC计算[/b] [b]AUC的计算分为下面三个步骤：[/b] 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 [b]直接上python代码[/b]

#! -*- 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 = 0
for 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

输入的数据集可以参考[url=http://kubicode.me/img/AUC-Calculation-by-Python/evaluate_result.txt]svm预测结果[/url] [b]其格式为: [/b]

nonclk \t clk \t score

[b]其中：[/b] 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: [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201609/2016919120053146.png?20168191210[/img] 如果本机没安装pylab可以直接注释依赖以及画图部分 [b]注意[/b] 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 [b]总结[/b] 以上就是这篇文章的全部内容，希望本文的内容能对大家的学习或者工作带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。

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