ROC曲线下面积的计算方法
ROC曲线（受试者工作特征曲线）是评估二分类模型性能的一种常用工具，其下的面积（AUC）被定义为0.5和1之间，AUC越接近1.0，检测方法真实性越高；等于0.5时，则真实性最低，无应用价值。以下是计算ROC曲线下面积的步骤：
ROC曲线上每个点反映着对同一信号***的感受性。纵轴（TPR）代表分类器预测的正类中实际正实例占所有正实例的比例，横轴（FPR）代表分类器预测的正类中实际负实例占所有负实例的比例。
AUC计算方法总结如下：
定义：AUC是ROC曲线下与坐标轴围成的面积，数值不会大于1。
取值范围：AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高；等于0.5时，无应用价值。
计算方法：最直观的，根据AUC这个名称，我们知道，计算出ROC曲线下面的面积，就是AUC的值。由于我们的测试样本是有限的，我们得到的AUC曲线必然是一个阶梯状的。因此，计算的AUC也就是这些阶梯下面的面积之和。我们先把score排序（假设score越大，此样本属于正类的概率越大），然后一边扫描就可以得到我们想要的AUC。
在R语言中，可以使用`ROCR`或`pROC`等软件包来计算AUC。例如，使用`ROCR`包，可以使用`performance()`函数设置并绘制默认的ROC曲线，然后使用`auc()`函数计算AUC。
```r
library(ROCR)Loadingrequiredpackage:gplotsAttachingpackage:'gplots'Thefollowingobjecti***askedfrom'package:stats':lowess
plotaROCcurveforasinglepredictionrunandcolorthecurveaccordingtocutoff.data(ROCR.simple)
df
<
data.frame(ROCR.simple)
pred
<
prediction(df$predictions,
df$labels)
perf
<
performance(pred,
tpr,
fpr)
plot(perf,
colorize
=
TRUE)
```
在Python中，可以使用`sklearn.metrics.roc_auc_score()`函数来计算AUC。
```python
from
sklearn
import
datasets,
svm,
metrics,
model_selection,
preprocessing
iris
=
datasets.load_iris()
x
=
iris.data[iris.target
!=
0,
:2]
x
=
preprocessing.StandardScaler().fit_transform(x)
y
=
iris.target[iris.target
!=
0]
x_train,
x_test,
y_train,
y_test
=
model_selection.train_test_split(x,
y,
test_size=0.1,
random_state=25)
clf
=
svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(x_train,
y_train)
metrics.f1_score(y_test,
clf.predict(x_test))
fpr,
tpr,
thresholds
=
metrics.roc_curve(y_test,
clf.decision_function(x_test),
pos_label=2)
auc
=
metrics.auc(fpr,
tpr)
```
以上就是在R和Python中计算AUC的方法。
注意事项
AUC值是一个概率值，当你随机挑选一个正样本以及负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值，AUC值越大，当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面，从而能够更好地分类。
在实际应用中，AUC可以作为模型的评价标准，特别是在样本数量不平衡的情况下，AUC更能体现出模型对少数类别的识别能力。
