Python作图中的AUC计算方法解析

女爷i 2023-10-13 16:37 61阅读 0赞

Python作图中的AUC计算方法解析

在Python作图中，AUC（Area Under Curve）是一个非常重要的指标，它可以用来评估分类算法的性能。在本文中，我们将介绍AUC的基本概念和计算方法，并且提供一些使用Python进行AUC计算的实例。

Python作图中的AUC计算方法解析

AUC的基本概念

AUC是一个在\[0,1\]区间内的数值，用来衡量一个分类算法在不同的阈值下的性能。一般而言，当AUC值越接近1时，分类器的性能就越优秀。

AUC的计算方法

AUC的计算方法主要分为两步，首先需要计算ROC曲线，然后再计算ROC曲线下的面积。

ROC曲线

ROC曲线是一条反映分类器在不同阈值下的真阳性率和假阳性率之间关系的曲线。ROC曲线可以使用Python中的scikit-learn库来绘制，具体的代码如下：

from sklearn.metrics import roc_curve
    
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)

其中，y\_true代表真实标签，y\_score代表分类器的预测分数。该函数会返回三个值，分别代表ROC曲线上的假阳性率、真阳性率和阈值。

ROC曲线下的面积

在得到ROC曲线之后，我们可以计算ROC曲线下的面积来得到AUC值。计算AUC值可以使用Python中的scikit-learn库或者其他的库，如下：

from sklearn.metrics import auc
    
    auc_score = auc(fpr, tpr)

其中，fpr和tpr是在计算ROC曲线时返回的假阳性率和真阳性率。该函数会返回ROC曲线下的面积，即AUC值。

使用Python进行AUC计算

下面我们提供一个简单的使用Python进行AUC计算的实例。首先，我们需要导入必要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
    
    import numpy as np
    
    from sklearn.metrics import roc_curve, auc

然后，我们随机生成100个样本，其中有68个正样本和32个负样本：

np.random.seed(0)
    
    n_positive = 68
    
    n_negative = 32
    
    x_positive = np.random.normal(0.5, 0.2, n_positive)
    
    y_positive = np.random.normal(0.5, 0.2, n_positive)
    
    x_negative = np.random.normal(0.2, 0.2, n_negative)
    
    y_negative = np.random.normal(0.2, 0.2, n_negative)
    
    x = np.concatenate((x_positive, x_negative))
    
    y = np.concatenate((y_positive, y_negative))
    
    labels = np.concatenate((np.ones(n_positive), np.zeros(n_negative)))

接着，我们使用逻辑回归模型对样本进行分类，并计算ROC曲线和AUC值：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    
    clf = LogisticRegression()
    
    clf.fit(np.vstack((x, y)).T, labels)
    
    y_score = clf.decision_function(np.vstack((x, y)).T)
    
    auc_score = auc(fpr, tpr)

最后，我们绘制ROC曲线，并显示AUC值：

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(labels, y_score)
    
    plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (AUC = %0.2f)' % auc_score)
    
    plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
    
    plt.xlim([-0.05, 1.05])
    
    plt.ylim([-0.05, 1.05])
    
    plt.xlabel('False Positive Rate')
    
    plt.ylabel('True Positive Rate')
    
    plt.title('Receiver operating characteristic example')
    
    plt.legend(loc=\lower right\plt.show()

这段代码会绘制出如下的ROC曲线和AUC值：

\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Bnt61wkE-1689218110673)(https://raw.githubusercontent.com/xiaomi-automl/AI-Challenger-2021/main/docs/images/roc.png)\]

结论

在本文中，我们介绍了Python作图中AUC的基本概念和计算方法，同时提供了一个简单的使用Python进行AUC计算的实例。希望这篇文章对你了解AUC的计算方法有所帮助。