Python实现计算AUC的示例代码
目录
- 为什么这样一个指标可以衡量分类效果
- auc理解
- AUC计算
- 方法一
- 方法二
- 实现及验证
AUC(Area under curve)是机器学习常用的二分类评测手段,直接含义是ROC曲线下的面积,如下图:
要理解这张图的含义,得先理解下面这个表:
表中列代表预测分类,行代表实际分类:
- 实际1,预测1:真正类(tp)
- 实际1,预测0:假负类(fn)
- 实际0,预测1:假正类(fp)
- 实际0,预测0:真负类(tn)
- 真实负样本总数=n=fp+tn
- 真实正样本总数=p=tp+fn
在第一张图中,
横坐标false positive rate 代表假正类率,由fp/n计算得到,
意为 在实际负样本中出现预测正样本的概率。
纵坐标true positive rate 代表真正类率,由tp/p计算得到,
意为 在实际正样本中出现预测正样本的概率。
为什么这样一个指标可以衡量分类效果
先来看看如何得到这条曲线:
1. 通过分类器得到每个样本的预测概率,对其从高到低进行排序
2. 从高到低,分别以每一个预测概率作为阈值,大于该阈值的认定其为1,小于的为0,计算fp rate和tp rate。
对于一个有分类效果(效果比随机要好)的分类器,刚开始将高概率作为阈值时,阈值以上的真正样本占全部正样本的比例(tp rate)>阈值以上的假正样本占全部负样本的比例(fp rate)。
auc理解
auc就是:随机抽出一对样本(一个正样本,一个负样本),然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测,预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。
AUC计算
方法一
在有M个正样本,N个负样本的数据集里。一共有M*N对样本(一对样本即,一个正样本与一个负样本)。统计这M*N对样本里,正样本的预测概率大于负样本的预测概率的个数。
举个例子:
假设有4条样本。2个正样本,2个负样本,那么M*N=4。
即总共有4个样本对。分别是:
(D,B),(D,A),(C,B),(C,A)。
在(D,B)样本对中,正样本D预测的概率大于负样本B预测的概率(也就是D的得分比B高),记为1
同理,对于(C,B)。正样本C预测的概率小于负样本C预测的概率,记为0.
那么auc如下:
假如出现得分一致的时候:
同样本是4个样本对,对于样本对(C,B)其I值为0.5。
方法二
利公式:
● 对预测概率从高到低排序
● 对每一个概率值设一个rank值(最高的概率的rank为n,第二高的为n-1)
● rank实际上代表了该score(预测概率)超过的样本的数目
为了求的组合中正样本的score值大于负样本,如果所有的正样本score值都是大于负样本的,那么第一位与任意的进行组合score值都要大,我们取它的rank值为n,但是n-1中有M-1是正样例和正样例的组合这种是不在统计范围内的(为计算方便我们取n组,相应的不符合的有M个),所以要减掉,那么同理排在第二位的n-1,会有M-1个是不满足的,依次类推,故得到后面的公式M*(M+1)/2,我们可以验证在正样本score都大于负样本的假设下,AUC的值为1
● 除以M*N
举例说明:
排序。按概率排序后得到:
按照上面的公式,只把正样本的序号加起来也就是只把样本C,D的rank值加起来后减去一个常数项:
得到:
如果出现得分一样的情况:
假如有4个取值概率为0.5,而且既有正样本也有负样本的情况。计算的时候,其实原则就是相等得分的rank取平均值。具体来说如下:
先排序:
这里需要注意的是:相等概率得分的样本,无论正负,谁在前,谁在后无所谓。
由于只考虑正样本的rank值:
对于正样本A,其rank值为7
对于正样本B,其rank值为6
对于正样本E,其rank值为(5+4+3+2)/4
对于正样本F,其rank值为(5+4+3+2)/4
实现及验证
采用sklearn中的库函数验证:
import numpy as np from sklearn.metrics import roc_curve from sklearn.metrics import auc #---自己按照公式实现 def auc_calculate(labels,preds,n_bins=100): postive_len = sum(labels) negative_len = len(labels) - postive_len total_case = postive_len * negative_len pos_histogram = [0 for _ in range(n_bins)] neg_histogram = [0 for _ in range(n_bins)] bin_width = 1.0 / n_bins for i in range(len(labels)): nth_bin = int(preds[i]/bin_width) if labels[i]==1: pos_histogram[nth_bin] += 1 else: neg_histogram[nth_bin] += 1 accumulated_neg = 0 satisfied_pair = 0 for i in range(n_bins): satisfied_pair += (pos_histogram[i]*accumulated_neg + pos_histogram[i]*neg_histogram[i]*0.5) accumulated_neg += neg_histogram[i] return satisfied_pair / float(total_case) if __name__ == '__main__': y = np.array([1,0,0,0,1,0,1,0,]) pred = np.array([0.9, 0.8, 0.3, 0.1,0.4,0.9,0.66,0.7]) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y, pred, pos_label=1) print("-----sklearn:",auc(fpr, tpr)) print("-----py脚本:",auc_calculate(y,pred))
AUC的优点:
它不受类别不平衡问题的影响,不同的样本比例不会影响AUC的评测结果。在训练时,可以直接使用AUC作为损失函数。
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