利用Python畫ROC曲線和AUC值計算

前言

roc（receiver operating characteristic）曲線和auc常被用來評價乙個二值分類器（binary classifier）的優劣。這篇文章將先簡單的介紹roc和auc，而後用例項演示如何python作出roc曲線圖以及計算auc。

auc介紹

auc(area under curve)是機器學習二分類模型中非常常用的評估指標，相比於f1-score對專案的不平衡有更大的容忍性，目前常見的機器學習庫中(比如scikit-learn)一般也都是整合該指標的計算，但是有時候模www.cppcns.com型是單獨的或者自己編寫的，此時想要評估訓練模型的好壞就得自己搞乙個auc計算模組，本文在查詢資料時發現libsvm-tools有乙個非常通俗易懂的auc計算，因此摳出來用作日後之用。

auc計算

auc的計算分為下面三個步驟：

1、計算資料的準備，如果模型訓練時只有訓練集的話一般使用交叉驗證的方式來計算，如果有評估集(evaluate)一般就可以直接計算了，資料的格式一般就是需要**得分以及其目標類別（注意是目標類別，不是**得到的類別）

2、根據閾值劃分得到橫（x:false positive rate）以及縱（y:true positive rate）點

3、將座標點連成曲線之後計算其曲線下面積,程式設計客棧就是auc的值

直接上python**

#! -*- 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)

#計算roc座標點

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])

#計算曲線下面積

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程式設計客棧 x and y

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

輸入的資料集可以參考svm**結果

其格式為:

nonclk \t clk \t score

其中：1、nonclick:未點選的資料，可以看做負樣本的數量

2、clk:點選的數量，可以看做正樣本的數量

3、score:**的分數，以該分數為group進行正負樣本的預統計可以減少auc的計算量

執行的結果為:

如果本機沒安裝pylab可以直接注釋依賴以及畫圖部分

注意上面貼的**:

1、只能計算二分類的結果（至於二分類的標籤隨便處理）

2、上面**中每個score都做了一次閾值，其實這樣效率是相當低的，可以對樣本進行取樣或者在計算橫軸座標時進行等分計算

總結本文標題: 利用python畫roc曲線和auc值計算

本文位址: /jiaoben/python/163795.html

利用Python畫ROC曲線和AUC值計算

畫平滑的roc曲線

P R曲線和ROC曲線

python 繪製ROC曲線

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畫平滑的roc曲線

P R曲線和ROC曲線

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