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

#! -*- 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svm预测结果

其格式为:

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:

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

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