【笔记】ROC曲线

ROC曲线

前文讲了PR曲线

这里说ROC曲线，其描述的是TPR和FPR之间的关系

TPR是什么呢，TPR就是召回率

FPR是什么呢，FPR就是和TPR对应的，即真实值为0的一行中的预测为1的部分比例

和精准率和召回率一样，TPR和FPR之间也有着内在的联系，TPR越高，FPR越高，反之一样，ROC曲线就是刻画这样的关系的曲线

快速的实现一下TPR和FPR的函数，在python chame中的metrics中写入下列代码，依次是实现TN，FP，FN，TP，混淆矩阵，精准率，召回率，F1 score，TPR，FPR，前面部分都在前面博客有相应的原理的代码，关于TPR和FPR的，也只是将公示带入使用

代码如下

def TN(y_true, y_predict):

    assert len(y_true) == len(y_predict)

    return np.sum((y_true == 0) & (y_predict == 0))

def FP(y_true, y_predict):

    assert len(y_true) == len(y_predict)

    return np.sum((y_true == 0) & (y_predict == 1))

def FN(y_true, y_predict):

    assert len(y_true) == len(y_predict)

    return np.sum((y_true == 1) & (y_predict == 0))

def TP(y_true, y_predict):

    assert len(y_true) == len(y_predict)

    return np.sum((y_true == 1) & (y_predict == 1))

def confusion_matrix(y_true, y_predict):

    return np.array([

        [TN(y_true, y_predict), FP(y_true, y_predict)],

        [FN(y_true, y_predict), TP(y_true, y_predict)]

    ])

def precision_score(y_true, y_predict):

    assert len(y_true) == len(y_predict)

    tp = TP(y_true, y_predict)

    fp = FP(y_true, y_predict)

    try:

        return tp / (tp + fp)

    except:

        return 0.0

def recall_score(y_true, y_predict):

    assert len(y_true) == len(y_predict)

    tp = TP(y_true, y_predict)

    fn = FN(y_true, y_predict)

    try:

        return tp / (tp + fn)

    except:

        return 0.0

def f1_score(y_true, y_predict):

    precision = precision_score(y_true, y_predict)

    recall = recall_score(y_true, y_predict)

    try:

        return 2 * precision * recall / (precision + recall)

    except:

        return 0.0

def TPR(y_true, y_predict):

    tp = TP(y_true, y_predict)

    fn = FN(y_true, y_predict)

    try:

        return tp / (tp + fn)

    except:

        return 0.

def FPR(y_true, y_predict):

    fp = FP(y_true, y_predict)

    tn = TN(y_true, y_predict)

    try:

        return fp / (fp + tn)

    except:

        return 0.

具体使用

（在notebook中）

使用手写数据集，进行先前的操作布置好需要的变量以及数据分割，不再赘述

使用封装好的FPR和TPR，和前面绘制PR曲线的思想一致，然后绘制图像

  from metrics import FPR,TPR

  fprs = []

  tprs = []

  thresholds = np.arange(np.min(decision_scores),np.max(decision_scores),0.1)

  for threshold in thresholds:

      y_predict = np.array(decision_scores >= threshold,dtype='int')

      fprs.append(FPR(y_test,y_predict))

      tprs.append(TPR(y_test,y_predict))

  plt.plot(fprs,tprs)

图像如下

使用sklearn中的ROC曲线，调用方式和先前PR曲线的使用很像，绘制图像

  from sklearn.metrics import roc_curve

  fprs, tprs, thresholds = roc_curve(y_test,decision_scores)

  plt.plot(fprs,tprs)

图像如下（ROC曲线下的面积可以作为一个指标）

求解的话一样可以使用sklearn中的roc_auc_score，即可求出面积值的作为的指标

  from sklearn.metrics import roc_auc_score

  roc_auc_score(y_test,decision_scores)

结果如下

可以看出来，ROC的指标对偏斜的数据不算敏感，不想精准率和召回率那样敏感，所以针对极度偏斜的数据使用精准率和召回率是不错的，ROC曲线的应用场景是可以确定更好的模型，即面积更大模型

巴特西

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