前言
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。
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
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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 pl
from math import log,exp,sqrt
evaluate_result="you file path"
db = [] #[score,nonclk,clk]
pos, neg = 0, 0
with 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 = 0
for 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 y
pl.show()# show the plot on the screen
输入的数据集可以参考svm预测结果
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
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