Python实现计算AUC的示例代码

当我们需要度量一个分类模型的性能时，我们经常会使用一些指标，比如准确率，召回率和F1-Score等。其中，AUC (Area Under the ROC Curve) 指标比较适合用于分类器在非平衡(不同类别样本数量有差别)数据集上进行评价。本文将会提供一个Python示例，展示如何使用一些常用的Python库来计算模型的AUC。

实现AUC的计算

要计算AUC，我们需要首先计算出ROC曲线。ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种度量二元分类器的性能的曲线。它显示了不同的分类阈值，根据阈值计算TP（真正例数）和FP（伪正例数），并根据TP和FP的比率（TPR（真正例率）= TP /（TP + FN），FPR（假正例率）= FP /（FP + TN））制成。在这里，TPR是正确预测的正例数量占总正例数量的比例，而FPR是错误预测的正例数量占总正例数量的比例.

为了生成ROC曲线，我们需要计算出不同阈值下的TPR和FPR，然后绘制出ROC曲线。由于每个点在ROC曲线上对应一个特定的阈值，所以AUC表示曲线下的面积（AUC ＝ ROC曲线下面的面积）。 AUC的取值范围在0到1之间，0表示模型的分类器为随机选择，而1表示分类器在所有情况下都预测得到正确结果。

使用Python常用库计算AUC的代码如下：

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

# 定义真实标签和预测标签
y_true = np.array([1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1])
y_score = np.array([0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1, 0.0])

# 计算ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)

# 计算AUC
auc = roc_auc_score(y_true, y_score)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, label = "AUC = {:.3f}".format(auc))
plt.xlabel("False Positive Rate")
plt.ylabel("True Positive Rate")
plt.title("ROC Curve")
plt.legend(loc = "lower right")
plt.show()

这段代码的输出是一个带有AUC信息的ROC曲线，展示了用于分类的真实标签和模型的预测标签。为了演示该代码的效果，我们以一个简单的二分类问题为例，输入真实标签（y_true）和模型预测标签（y_score）来计算AUC。然后，我们使用roc_curve函数计算FPR和TPR、绘制ROC曲线、计算AUC，并在图像的右下角添加AUC信息。

示例1：使用SVM模型进行AUC计算

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm

# 导入数据
cancer = load_breast_cancer()

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    cancer.data, cancer.target, random_state = 0)

# 构建svm模型
svm_clf = svm.SVC(probability=True)

# 训练模型
svm_clf.fit(X_train, y_train)

# 预测可能性
svm_probs = svm_clf.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 计算AUC
svm_auc = roc_auc_score(y_test, svm_probs)

print("AUC of SVM model is :", svm_auc)

在此示例中，我们使用一个基于SVM的分类器来调查乳腺癌数据集中的AUC。我们首先导入数据集并划分数据集为训练集和测试集。然后，我们建立SVM模型，训练模型，并使用predict_proba方法在测试集上产生预测作为模型预测标签。接下来，以预测概率为基础，计算出AUC，并将结果打印在屏幕上。

示例2：使用Random Forest模型进行AUC计算

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 导入数据
cancer = load_breast_cancer()

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    cancer.data, cancer.target, random_state = 0)

# 构建Random Forest模型
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 训练模型
rf_clf.fit(X_train, y_train)

# 预测可能性
rf_probs = rf_clf.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 计算AUC
rf_auc = roc_auc_score(y_test, rf_probs)

print("AUC of Random Forest model is:", rf_auc)

在此示例中，我们使用基于随机森林的模型进行乳腺癌数据集的AUC调查。与示例1相似，我们首先导入数据，并分割数据集为训练集和测试集。然后，我们建立一个基于随机森林的模型，并使用predict_proba方法在测试集上进行预测得到模型预测标签。接着，根据预测概率计算AUC，并将结果打印在屏幕上。

这两个示例都展示了如何计算AUC，以评估分类算法在非均衡的数据集上的性能。在这两个示例中，我们使用了几个不同的模型，并使用相同的计算公式来计算AUC。由于不同的模型具有不同的性能和处理时间，因此在实际中，我们可以使用不同的模型来开发分类算法，然后通过AUC将它们进行比较，并选择一个最优的模型。