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翻譯：石頭

機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能測(cè)量是一項(xiàng)必不可少的工作，因此，當(dāng)涉及到分類問(wèn)題時(shí)，我們可以考慮用AUC-ROC曲線?。當(dāng)我們需要檢查或可視化多分類問(wèn)題的性能時(shí)，我們使用ROC曲線下的面積（AUC），它是檢驗(yàn)任何分類模型性能最重要的評(píng)估指標(biāo)之一。

本文旨在回答以下問(wèn)題：

1. 什么是AUC-ROC曲線 ？

2. 定義AUC和ROC曲線中使用的術(shù)語(yǔ)

3. 如何推測(cè)分類模型的性能 ？

4. 靈敏度、特異度、FPR與閾值的關(guān)系

5. 如何將AUC-ROC曲線用于多分類模型

1.?什么是AUC-ROC曲線

AUC-ROC曲線是在不同閾值設(shè)置的條件下，分類問(wèn)題的性能度量。ROC的含義為概率曲線，AUC的含義為正負(fù)類可正確分類的程度。它告訴模型能夠在多大程度上區(qū)分類，AUC越高，模型越能預(yù)測(cè)0為0和1為1。類比疾病診斷模型，若AUC越高，模型對(duì)有疾病和無(wú)疾病的區(qū)分就越好。

ROC曲線由TPR與FPR作圖，其中TPR是y軸，FPR是x軸。如下圖：

2.?AUC-ROC曲線的術(shù)語(yǔ)定義

真陽(yáng)率（TPR）/召回率（Recall）/敏感度（Sensitivity）：

特異度（Specificity）

假陽(yáng)率（FPR）

3. 如何推測(cè)分類模型的性能

一個(gè)優(yōu)秀的模型AUC接近于1，這意味著它具有良好的可分性。一個(gè)差模型的AUC接近于0，意味著它的可分性最差，意味著模型預(yù)測(cè)0是1，1是0。當(dāng)AUC為0.5時(shí)，表示模型沒(méi)有任何的分類能力，意味這隨機(jī)給出分類結(jié)果。

讓我們來(lái)解釋以下上面的陳述。

我們知道，ROC是概率曲線，我們畫(huà)出這些概率的分布，

備注：紅色分布曲線為正類（有疾病者），綠色分布曲線為負(fù)類（無(wú)疾病者）。

如上圖為正類和負(fù)類的分布，我們根據(jù)ROC曲線的定義，以閾值為1向0移動(dòng)，得到相應(yīng)的TPR和FPR，因此我們根據(jù)上圖可畫(huà)出ROC曲線，ROC曲線下的面積等于1，即AUC=1。

ROC曲線圖如下：

同理，我們根據(jù)下圖的正負(fù)類分布畫(huà)出ROC曲線，AUC = 0.7

當(dāng)正負(fù)類的分布完全相同時(shí)，即模型的分類結(jié)果是隨機(jī)給出的，即AUC=0.5，如下圖的正負(fù)類分布和ROC曲線：

AUC=0.5時(shí)，模型沒(méi)有區(qū)分正類和負(fù)類的能力，這是最糟糕的情況。

當(dāng)AUC=0時(shí)，模型完全預(yù)測(cè)錯(cuò)誤，即負(fù)類預(yù)測(cè)為正類，正類預(yù)測(cè)為負(fù)類。

4. 敏感度（Sensitivity）、特異度（Specificity）、FPR與閾值（Threshold）的關(guān)系

敏感度和特異度成反比，當(dāng)我們?cè)黾用舾卸葧r(shí)，特異度下降，反之亦然。

解釋：當(dāng)我們降低閾值時(shí)，我們的預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)得到更多的正值，從而增加了敏感度，降低了特異度。

同樣地，當(dāng)我們?cè)黾娱撝禃r(shí)，我們的預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)得到更多的負(fù)值，從而增加了特異度，降低了靈敏度。

正如我們所知道的，FPR = 1 -?特異度，所以當(dāng)我們?cè)黾覶PR時(shí)，FPR也會(huì)增加，反之亦然。

5.?如何將AUC-ROC曲線用于多分類模型

在多分類模型中，我們可以用一種方法繪制N個(gè)類別的AUC-ROC曲線。舉個(gè)例子，如果你有3個(gè)類別，X，Y，Z。你會(huì)繪制出3個(gè)ROC曲線，一個(gè)ROC曲線代表X，對(duì)應(yīng)Y和Z，一個(gè)ROC曲線達(dá)標(biāo)Y，對(duì)應(yīng)X和Z，一個(gè)ROC曲線代表Z，對(duì)應(yīng)Y和X。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的科普 | 一文完全理解AUC-ROC曲线的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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