AUC评价指标的理解以及其为何能衡量二分类模型优劣——复习篇

AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标，其他评价指标有精确度、准确率、召回率，而AUC比这三者更为常用。因为一般在分类模型中，预测结果都是以概率的形式表现，如果要计算准确率，通常都会手动设置一个阈值来将对应的概率转化成类别，这个阈值也就很大程度上影响了模型准确率的计算。AUC能很好描述模型整体性能的高低。从一定程度上讲,它可以描述预测结果中正例排在负例前面的概率。

AUC（Area under the Curve of ROC）是ROC曲线下方的面积，是判断二分类预测模型优劣的标准。ROC（receiver operating characteristic curve）属于信号检测理论。ROC曲线的横坐标是伪阳性率（也叫假正类率，False Positive Rate），纵坐标是真阳性率（真正类率，True Positive Rate），这的计算方法如下：

• 伪阳性率（FPR） 
  判定为正例却不是真正例的概率
• 真阳性率（TPR） 
  判定为正例也是真正例的概率

x轴与y轴的值域都是[0, 1]，随着判定正例的阈值不断增加，我们可以得到一组(x, y)的点，相连便作出了ROC曲线，示例图如下： 

ROC图从直观上看能得出两个结论：曲线点越接近右下角表示当前阈值预测正例出错的概率越高，准确性较低；曲线点越接近左上角则代表预测正例出错的概率越低，准确性较高。