ROC AUC

1、什么是性能度量？

我们都知道机器学习要建模，但是对于模型性能的好坏（即模型的泛化能力），我们并不知道是怎样的，很可能这个模型就是一个差的模型，泛化能力弱，对测试集不能很好的预测或分类。那么如何知道这个模型是好是坏呢？我们必须有个评判的标准。为了了解模型的泛化能力，我们需要用某个指标来衡量，这就是性能度量的意义。有了一个指标，我们就可以对比不同模型了，从而知道哪个模型相对好，那个模型相对差，并通过这个指标来进一步调参逐步优化我们的模型。

当然，对于分类和回归两类监督学习，分别有各自的评判标准。本篇我们主要讨论与分类相关的一些指标，因为AUC/ROC就是用于分类的性能度量标准。

混淆矩阵，准确率，精准率，召回率

1. 混淆矩阵

在介绍各个率之前，先来介绍一下混淆矩阵。如果我们用的是个二分类的模型，那么把预测情况与实际情况的所有结果两两混合，结果就会出现以下4种情况，就组成了混淆矩阵。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

由于1和0是数字，阅读性不好，所以我们分别用P和N表示1和0两种结果。变换之后为PP，PN，NP，NN，阅读性也很差，我并不能轻易地看出来预测的正确性与否。因此，为了能够更清楚地分辨各种预测情况是否正确，我们将其中一个符号修改为T和F，以便于分辨出结果。

P（Positive）：代表1

N（Negative）：代表0

T（True）：代表预测正确

F（False）：代表错误

按照上面的字符表示重新分配矩阵，混淆矩阵就变成了下面这样：

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

将这种表示方法总结如下，可分为两部分：

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

因此对于这种表示方法可以这么简单的理解：先看 ①预测结果（P/N），再根据②实际表现对比预测结果，给出判断结果（T/F）。按这个顺序理解，这四种情况就很好记住了。

TP：预测为1，预测正确，即实际1

FP：预测为1，预测错误，即实际0

FN：预测为0，预测错确，即实际1

TN：预测为0，预测正确即，实际0

2. 准确率

既然是个分类指标，我们可以很自然的想到准确率，准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比，其公式如下：

准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

虽然准确率可以判断总的正确率，但是在样本不平衡的情况下，并不能作为很好的指标来衡量结果。举个简单的例子，比如在一个总样本中，正样本占90%，负样本占10%，样本是严重不平衡的。对于这种情况，我们只需要将全部样本预测为正样本即可得到90%的高准确率，但实际上我们并没有很用心的分类，只是随便无脑一分而已。这就说明了：由于样本不平衡的问题，导致了得到的高准确率结果含有很大的水分。即如果样本不平衡，准确率就会失效。

正因为如此，也就衍生出了其它两种指标：精准率和召回率。

3. 精准率

精准率（Precision）又叫查准率，它是针对****预测结果而言的，它的含义是在所有被预测为正的样本中实际为正的样本的概率，意思就是在预测为正样本的结果中，我们有多少把握可以预测正确，其公式如下：

精准率=TP/(TP+FP)

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

精准率和准确率看上去有些类似，但是完全不同的两个概念。精准率代表对正样本结果中的预测准确程度，而准确率则代表整体的预测准确程度，既包括正样本，也包括负样本。

4. 召回率

召回率（Recall）又叫查全率，它是针对原样本而言的，它的含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率，其公式如下：

精准率=TP/(TP+FN)

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

召回率的应用场景：比如拿网贷违约率为例，相对好用户，我们更关心坏用户，不能错放过任何一个坏用户。因为如果我们过多的将坏用户当成好用户，这样后续可能发生的违约金额会远超过好用户偿还的借贷利息金额，造成严重偿失。召回率越高，代表实际坏用户被预测出来的概率越高，它的含义类似：宁可错杀一千，绝不放过一个。

5. 精准率和召回率的关系，F1分数

通过上面的公式，我们发现：精准率和召回率的分子是相同，都是TP，但分母是不同的，一个是（TP+FP），一个是（TP+FN）。两者的关系可以用一个P-R图来展示：

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

如何理解P-R（查准率-查全率）这条曲线？

有的朋友疑惑：这条曲线是根据什么变化的？为什么是这个形状的曲线？其实这要从排序型模型说起。拿逻辑回归举例，逻辑回归的输出是一个0到1之间的概率数字，因此，如果我们想要根据这个概率判断用户好坏的话，我们就必须定义一个阈值。通常来讲，逻辑回归的概率越大说明越接近1，也就可以说他是坏用户的可能性更大。比如，我们定义了阈值为0.5，即概率小于0.5的我们都认为是好用户，而大于0.5都认为是坏用户。因此，对于阈值为0.5的情况下，我们可以得到相应的一对查准率和查全率。

但问题是：这个阈值是我们随便定义的，我们并不知道这个阈值是否符合我们的要求。因此，为了找到一个最合适的阈值满足我们的要求，我们就必须遍历0到1之间所有的阈值，而每个阈值下都对应着一对查准率和查全率，从而我们就得到了这条曲线。

有的朋友又问了：如何找到最好的阈值点呢？首先，需要说明的是我们对于这两个指标的要求：我们希望查准率和查全率同时都非常高。但实际上这两个指标是一对矛盾体，无法做到双高。图中明显看到，如果其中一个非常高，另一个肯定会非常低。选取合适的阈值点要根据实际需求，比如我们想要高的查全率，那么我们就会牺牲一些查准率，在保证查全率最高的情况下，查准率也不那么低。

F1分数

但通常，如果想要找到二者之间的一个平衡点，我们就需要一个新的指标：F1分数。F1分数同时考虑了查准率和查全率，让二者同时达到最高，取一个平衡。F1分数的公式为 = 2查准率查全率 / (查准率 + 查全率)。我们在图中看到的平衡点就是F1分数得来的结果。

ROC/AUC的概念

1. 灵敏度，特异度，真正率，假正率

在正式介绍ROC/AUC之前，我们还要再介绍两个指标，这两个指标的选择也正是ROC和AUC可以无视样本不平衡的原因。这两个指标分别是：灵敏度和（1-特异度），也叫做真正率（TPR）和假正率（FPR）。

灵敏度（Sensitivity） = TP/(TP+FN)

特异度（Specificity） = TN/(FP+TN)

• 其实我们可以发现灵敏度和召回率是一模一样的，只是名字换了而已。

• 由于我们比较关心正样本，所以需要查看有多少负样本被错误地预测为正样本，所以使用（1-特异度），而不是特异度。

真正率（TPR） = 灵敏度 = TP/(TP+FN)

假正率（FPR） = 1- 特异度 = FP/(FP+TN)

下面是真正率和假正率的示意，我们发现TPR和FPR分别是基于实际表现1和0出发的，也就是说它们分别在实际的正样本和负样本中来观察相关概率问题。正因为如此，所以无论样本是否平衡，都不会被影响。还是拿之前的例子，总样本中，90%是正样本，10%是负样本。我们知道用准确率是有水分的，但是用TPR和FPR不一样。这里，TPR只关注90%正样本中有多少是被真正覆盖的，而与那10%毫无关系，同理，FPR只关注10%负样本中有多少是被错误覆盖的，也与那90%毫无关系，所以可以看出：如果我们从实际表现的各个结果角度出发，就可以避免样本不平衡的问题了，这也是为什么选用TPR和FPR作为ROC/AUC的指标的原因。