auc介绍auc(area under curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于f1-score对项目的不平衡有更大的容忍性，目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算，但是有时候模型是单独的或者自己编写的，此时想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个auc计算模块，本文在查询资料时发现libsvm-tools有一个非常通俗易懂的auc计算，因此抠出来用作日后之用。
auc计算auc的计算分为下面三个步骤：
1、计算数据的准备，如果模型训练时只有训练集的话一般使用交叉验证的方式来计算，如果有评估集(evaluate)一般就可以直接计算了，数据的格式一般就是需要预测得分以及其目标类别（注意是目标类别，不是预测得到的类别）
2、根据阈值划分得到横（x:false positive rate）以及纵（y:true positive rate）点
3、将坐标点连成曲线之后计算其曲线下面积,就是auc的值
直接上python代码#! -*- coding=utf-8 -*-import pylab as plfrom math import log,exp,sqrt evaluate_result="you file path"db = [] #[score,nonclk,clk]pos, neg = 0, 0with open(evaluate_result,'r') as fs: for line in fs: nonclk,clk,score = line.strip().split('\t') nonclk = int(nonclk) clk = int(clk) score = float(score) db.append([score,nonclk,clk]) pos += clk neg += nonclk db = sorted(db, key=lambda x:x[0], reverse=true) #计算roc坐标点xy_arr = []tp, fp = 0., 0. for i in range(len(db)): tp += db[i][2] fp += db[i][1] xy_arr.append([fp/neg,tp/pos]) #计算曲线下面积auc = 0. prev_x = 0for x,y in xy_arr: if x != prev_x: auc += (x - prev_x) * y prev_x = x print "the auc is %s."%auc x = [_v[0] for _v in xy_arr]y = [_v[1] for _v in xy_arr]pl.title("roc curve of %s (auc = %.4f)" % ('svm',auc))pl.xlabel("false positive rate")pl.ylabel("true positive rate")pl.plot(x, y)# use pylab to plot x and ypl.show()# show the plot on the screen
其格式为:
nonclk \t clk \t score
其中：
1、nonclick:未点击的数据，可以看做负样本的数量
2、clk:点击的数量，可以看做正样本的数量
3、score:预测的分数，以该分数为group进行正负样本的预统计可以减少auc的计算量
运行的结果为:
如果本机没安装pylab可以直接注释依赖以及画图部分
注意
上面贴的代码:
1、只能计算二分类的结果（至于二分类的标签随便处理）
2、上面代码中每个score都做了一次阈值，其实这样效率是相当低的，可以对样本进行采样或者在计算横轴坐标时进行等分计算
非常感谢你的阅读
大学的时候选择了自学python，工作了发现吃了计算机基础不好的亏，学历不行这是没办法的事，只能后天弥补，于是在编码之外开启了自己的逆袭之路，不断的学习python核心知识，深入的研习计算机基础知识，整理好了，我放在我们的微信公众号《程序员学府》，如果你也不甘平庸，那就与我一起在编码之外，不断成长吧！
其实这里不仅有技术，更有那些技术之外的东西，比如，如何做一个精致的程序员，而不是“屌丝”，程序员本身就是高贵的一种存在啊，难道不是吗？[点击加入]想做你自己想成为高尚人，加油！
感谢大家的阅读，希望大家收益多多。
本文转自：https://blog.csdn.net/adrrry/article/details/106796288
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以上就是python画roc曲线和auc值计算（附代码）的详细内容。