roc指标是什么意思（如何绘制ROCR和FP）

2023-09-15 09:21:49

了解ROC指标的定义及用途

ROC指标是一种用于衡量分类模型性能的指标，全称为接收者操作特征曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）。ROC曲线是以真阳性率（TruePositiveRate）为纵轴、假阳性率（FalsePositiveRate）为横轴绘制出来的。通过调节分类模型的阈值，可以获得不同TPR和FPR的组合点，并将这些组合点连成一条曲线，即ROC曲线。

在实际应用中，ROC主要用于评估二分类问题中分类器对样本区分度好坏程度。ROC曲线越靠近左上角，则说明该分类器的效果越好；反之则说明效果较差。例如，在医学领域中应用广泛且影响重大，医生可利用疾病相关因素进行预测并考虑治疗措施等。

了解和使用ROC指标可以帮助我们更加深刻地理解和评估机器学习算法及其应用价值，并提高数据科学工作效率。

ROC曲线是如何绘制的

这个指标又称为“接收者操作特征曲线”（ReceiverOperatingCharacteristicCurve），用于评估分类模型在二元分类问题上的表现。具体地说，ROC曲线将真阳性率（TPR）作为纵坐标、假阳性率（FPR）作为横坐标，画出一条从(0,0)到(1,1)的曲线。

如何得到TPR和FPR呢？首先需要明确什么是真阳性、假阳性、真阴性和假阴性。在一个二元分类问题中，如果我们把某类别预测正确了，则它属于“真”的；否则就属于“假”的。因此我们可以定义：

-真阳性率(TPR)=“真正例数”/“所有正例数”

-假阳性率(FPR)=“误正例数”/“所有负例数”

接下来，对于给定的一个模型及其分界值threshold，可以按以下步骤计算得到各种度量值：

1.首先将数据集中每个样本经过该模型进行预测，并以分界值threshold区分两类样本；

2.根据实际结果与预测结果判断该样本是否属于“正/反”，从而统计出TP、FP、TN和FN四项数字；

3.根据上述公式计算出TPR和FPR；

4.不断调整threshold值，重复以上步骤，最终得到一系列的(TPR,FPR)点，并将它们连接起来成为一条ROC曲线。

通过观察ROC曲线可以判断模型的性能好坏。如果该曲线越靠近左上角，则表示性能越好；反之则表示模型差。同时，我们也可以从每个度量指标（如AUC值）来评估分类器在真实数据集中是否具有相应问题的识别能力。

如何计算ROC指标以评估分类模型性能

它代表了接受正确率和拒绝错误率之间的权衡关系。计算ROC指标需要以下步骤：

1.通过对测试样本进行预测，得到每个样本属于正样本（如疾病患者）的概率值；

2.对所有测试样本按照上述概率值从小到大排序，并根据不同阈值确定这些概率值划分为正负两类；

3.计算以各个阈值为界限时模型在测试数据集上的真阳性率与假阳性率，绘制出ROC曲线；

4.根据ROC曲线下面积AUC(AreaUnderCurve)来评估模型性能，AUC越大表示模型效果越好。

使用ROC指标来评估分类模型性能可以帮助我们更直观地理解真实情况与预测结果之间的差异程度。因此，在机器学习领域中经常使用该指标来选择最佳分类器或优化超参数等任务。

ROC曲线与AUC值之间的关系是什么

ROC曲线是一种二元分类器可视化方法，其中横轴为假阳性率（FalsePositiveRate），纵轴为真阳性率（TruePositiveRate）。AUC指标则代表ROC曲线下面积，它可以表示分类器给出正确结果的可能性。

有时候我们需要比较不同模型间的效果优劣。这时候就需要使用ROC曲线和AUC值进行对比了。通常情况下，如果两条ROC曲线相交且其上面积又非常接近，则无法确定哪个模型更好；但若一个模型的ROC曲线完全位于另一个模型之上，则该模型被认为是更好的选择。

在评估某些预测问题时，我们可以使用ROC曲线及AUC值来判断不同预测算法或者说机器学习算法以及建立任何分类规则增加后续诊断/治疗成本所带来权衡等等各方面因素与生命质量改善程度之间关系的呈现以便作出最优选择。

如何根据ROC曲线选择最佳阈值来优化模型

选择最佳阈值是优化模型性能的重要步骤，因为不同的阈值会导致TPR和FPR的变化，从而影响到准确率、召回率等指标。

通常情况下，我们认为最佳阈值应该使得TPR尽可能高同时保证FPR尽可能低。这可以通过计算ROC曲线上距离左上角(即完美分类器)最近的点来实现。这个点对应着一个特定的阈值，将其作为模型的判断标准即可。

当然，在实际操作中需要综合考虑诸多因素来确定最适合自己业务场景及数据集特征本身所需调整出来预测概率划分成1类还是0类更好结果达到更优效果。建议在训练时使用交叉验证技术进行多次测试以验证选择出来最佳阈值是否适用LOOCV进行法(留一法)，K-fold（k折）分块法等方法都可以帮助我们确定平衡各项指标后找到那个罕见异常样本覆盖度也最佳的一个点。