使用Python画ROC曲线以及AUC值

from:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/

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，其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC ，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-tools1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：

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）
根据阈值划分得到横（X:False Positive Rate）以及纵（Y:True Positive Rate）点
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