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文 |?吳海波

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在互聯(lián)網(wǎng)的排序業(yè)務(wù)中，比如搜索、推薦、廣告等，AUC（Area under the Curve of ROC）是一個非常常見的評估指標。網(wǎng)上關(guān)于AUC的資料很多，知乎上也有不少精彩的討論，本文嘗試基于自身對AUC的理解做個綜述，水平有限，歡迎指出錯誤。

俗話說，提出正確的問題就成功了一半，本文先提出以下幾個問題，希望大家讀完能夠加深對下列問題的理解。

AUC有幾種理解？

AUC的什么特性讓它如此受歡迎？

AUC的值和什么有關(guān)，多高是高？

AUC提高了是否代表線上指標會提高？

有沒有更好的指標替代AUC？

幾種AUC的理解

一般有兩大類解釋，一種是基于ROC線下面積，需要理解混淆矩陣，包括精確率、召回率、F1 值、ROC等指標的含義。另外一種是基于概率的解釋，模型的排序能力。

在參考[1]和[4]中，關(guān)于AUC定義本身的討論非常詳細，上述兩大類都有不同形式的解釋。還包括如何用AUC做目標去優(yōu)化，AUC的各種計算方法，本文不再贅述，有興趣的同學(xué)自己去看下。

AUC的排序特性

對比accuracy、precision等指標，AUC指標本身和模型預(yù)測score絕對值無關(guān)，只關(guān)注排序效果，因此特別適合排序業(yè)務(wù)。

為何與模型預(yù)測score值無關(guān)為何是很好的特性呢？假設(shè)你采用precision、F1等指標，而模型預(yù)測的score是個概率值，就必須選擇一個閾值來決定哪些樣本預(yù)測是1哪些是0，不同的閾值選擇，precision的值會不同，而AUC可以直接使用score本身，參考的是相對順序，更加好用。

相對于ROC線下面積的解釋，個人更喜歡排序能力的解釋。參考[2]的解釋通俗易懂：

例如0.7的AUC，其含義可以大概理解為：給定一個正樣本和一個負樣本，在70%的情況下，模型對正樣本的打分高于對負樣本的打分?？梢钥闯鲈谶@個解釋下，我們關(guān)心的只有正負樣本之間的分數(shù)高低，而具體的分值則無關(guān)緊要。

AUC對均勻正負樣本采樣不敏感

正由于AUC對分值本身不敏感，故常見的正負樣本采樣，并不會導(dǎo)致auc的變化。比如在點擊率預(yù)估中，處于計算資源的考慮，有時候會對負樣本做負采樣，但由于采樣完后并不影響正負樣本的順序分布。

即假設(shè)采樣是隨機的，采樣完成后，給定一條正樣本，模型預(yù)測為score1，由于采樣隨機，則大于score1的負樣本和小于score1的負樣本的比例不會發(fā)生變化。

但如果采樣不是均勻的，比如采用word2vec的negative sample，其負樣本更偏向于從熱門樣本中采樣，則會發(fā)現(xiàn)auc值發(fā)生劇烈變化。

AUC值本身有何意義

我們在實際業(yè)務(wù)中，常常會發(fā)現(xiàn)點擊率模型的auc要低于購買轉(zhuǎn)化率模型的auc。正如前文所提，AUC代表模型預(yù)估樣本之間的排序關(guān)系，即正負樣本之間預(yù)測的gap越大，auc越大。

通常，點擊行為的成本要低于購買行為，從業(yè)務(wù)上理解，點擊率模型中正負樣本的差別要小于購買力模型，即購買轉(zhuǎn)化模型的正樣本通常更容易被預(yù)測準。

細心的童鞋會想，既然AUC的值和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本身有關(guān)，那么它的值為多少的時候算好呢？

AUC值本身的理論上限

假設(shè)我們擁有一個無比強大的模型，可以準確預(yù)測每一條樣本的概率，那么該模型的AUC是否為1呢？現(xiàn)實常常很殘酷，樣本數(shù)據(jù)中本身就會存在大量的歧義樣本，即特征集合完全一致，但label卻不同。因此就算擁有如此強大的模型，也不能讓AUC為1.

因此，當(dāng)我們拿到樣本數(shù)據(jù)時，第一步應(yīng)該看看有多少樣本是特征重復(fù)，但label不同，這部分的比率越大，代表其“必須犯的錯誤”越多。學(xué)術(shù)上稱它們?yōu)锽ayes Error Rate，也可以從不可優(yōu)化的角度去理解。

我們花了大量精力做的特征工程，很大程度上在緩解這個問題。當(dāng)增加一個特征時，觀察下時候減少樣本中的BER，可作為特征構(gòu)建的一個參考指標。

AUC與線上業(yè)務(wù)指標的宏觀關(guān)系

AUC畢竟是線下離線評估指標，與線上真實業(yè)務(wù)指標有差別。差別越小則AUC的參考性越高。比如上文提到的點擊率模型和購買轉(zhuǎn)化率模型，雖然購買轉(zhuǎn)化率模型的AUC會高于點擊率模型，但往往都是點擊率模型更容易做，線上效果更好。

購買決策比點擊決策過程長、成本重，且用戶購買決策受很多場外因素影響，比如預(yù)算不夠、在別的平臺找到更便宜的了、知乎上看了評測覺得不好等等原因，這部分信息無法收集到，導(dǎo)致最終樣本包含的信息缺少較大，模型的離線AUC與線上業(yè)務(wù)指標差異變大。

總結(jié)起來，樣本數(shù)據(jù)包含的信息越接近線上，則離線指標與線上指標gap越小。而決策鏈路越長，信息丟失就越多，則更難做到線下線上一致。

AUC提升和業(yè)務(wù)指標不一致

好在實際的工作中，常常是模型迭代的auc比較，即新模型比老模型auc高，代表新模型對正負樣本的排序能力比老模型好。理論上，這個時候上線abtest，應(yīng)該能看到ctr之類的線上指標增長。

實際上經(jīng)常會發(fā)生不一致，首先，我們得排除一些低級錯誤：

1. 排除bug，線上線下模型predict的結(jié)果要符合預(yù)期。

2. 謹防樣本穿越。比如樣本中有時間序類的特征，但train、test的數(shù)據(jù)切分沒有考慮時間因子，則容易造成穿越。

更多細節(jié)請看參考[5]和[3]

AUC計算邏輯不足與改進

AUC計算是基于模型對全集樣本的的排序能力，而真實線上場景，往往只考慮一個用戶一個session下的排序關(guān)系。這里的gap往往導(dǎo)致一些問題。正如參考[3]中的舉例的幾個case，比較典型。主要包括兩點：

線上會出現(xiàn)新樣本，在線下沒有見過，造成AUC不足。這部分更多是采用online learning的方式去緩解，AUC本身可改進的不多。

線上的排序發(fā)生在一個用戶的session下，而線下計算全集AUC，即把user1點擊的正樣本排序高于user2未點擊的負樣本是沒有實際意義的，但線下auc計算的時候考慮了它。

阿里在論文：Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction中提出了group auc來處理上述問題。公式如下：

即以user為group，在對user的impression做加權(quán)平均。私以為，只是對用戶做group還不夠，應(yīng)該是基于session去做group。

最后，AUC這個問題是在模型優(yōu)化到一定程度才需要考慮的。大部分情況下，如果模型的auc有大幅提升，線上效果一般是一致的。如果不一致，請先從產(chǎn)品形態(tài)去思考有沒有坑。

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參考文獻

[1]如何理解機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計中的AUC？
https://www.zhihu.com/question/39840928?

[2] 多高的AUC才算高：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24217322?

[3] 線下AUC提升為什么不能帶來線上效果提升？--測試和評估的一些真相：?
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35459467?

[4] 精確率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的優(yōu)缺點是什么？?
https://www.zhihu.com/question/30643044?

[5] 如何解決離線auc和線上點擊率不一致的問題？?
https://www.zhihu.com/question/305823078/answer/552640544

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的为什么搜索与推荐场景用AUC评价模型好坏？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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