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1 4 5 ROC与AUC（第1页）

1.4.5roc与auc

roc（receiveroperatingcharacteristic，受试者工作特征）曲线是以真阳性率为纵坐标、假阳性率为横坐标绘制的曲线。它是反映灵敏性和特效性连续变量的综合指标。一般认为roc越光滑说明分类算法过拟合的概率越低，越接近左上角说明分类性能越好。auc（areaunderthereceiveroperatingcharacteristic）曲线就是量化衡量roc分类性能的指标，如图1-33所示，物理含义是roc曲线的面积，auc越大越好。

图1-33roc曲线示例

绘制roc曲线的方法如下：

f_pos，t_pos，thresh=metrics.roc_curve（test_y，pred_y）

auc_area=metrics.auc（f_pos，t_pos）

plt.plot（f_pos，t_pos，'darkorange'，lw=2，label='auc=%.2f'%auc_area）

plt.legend（loc='lowerright'）

plt.plot（[0，1]，[0，1]，color='navy'，linestyle='--'）

plt.title（'roc'）

plt.ylabel（'trueposrate'）

plt.xlabel（'falseposrate'）

plt.show（）

在scikit-learn中，可以使用如下代码获得auc值：

print"auc:"

printmetrics.roc_auc_score（test_y，pred_y）

计算获得的auc值为0.70：

auc:

0.696992481203

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