引言
在机器学习领域，AUC值经常用来评价一个二分类模型的训练效果，对于许多机器学习或者数据挖掘的从业者或在校学生来说，AUC值的概念也经常被提起，但由于大多数时候我们都是借助一些软件包来训练机器学习模型，模型评价指标的计算往往被软件包所封装，因此我们常常会忽略了它们的具体意义，这在有些时候会让我们对于手头正在进行的任务感到困惑。笔者也曾遇到类似的问题，因此希望借由本文来梳理下AUC值的意义与计算方法，通过实际的例子帮助读者加深理解，同时给出了使用scikit-learn工具库计算AUC值的方法，供各位参考。
定义
AUC的全称是Area under the Curve of ROC，也就是ROC曲线下方的面积。这里出现了另一个概念，就是ROC曲线。那么ROC曲线是个什么东西呢？我们参看下维基百科上的定义：在信号检测理论中，接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，或者叫ROC曲线）是一种坐标图式的分析工具，用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型、舍弃次佳的模型。 (2) 在同一模型中设定最佳阈值。这个概念最早是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌军载具。概括来说，可以把ROC曲线理解为一种用于统计分析的图表工具。
那么具体到机器学习的理论中，ROC曲线该怎么理解呢？首先，需要指出的是，ROC分析的是二元分类模型，也就是输出结果只有两种类别的模型，比如：（阳性/阴性）（有病/没病）（垃圾邮件/非垃圾邮件）。在二分类问题中，数据的标签通常用（0/1）来表示，在模型训练完成后进行测试时，会对测试集的每个样本计算一个介于0~1之间的概率，表征模型认为该样本为阳性的概率，我们可以选定一个阈值，将模型计算出的概率进行二值化，比如选定阈值=0.5，那么当模型输出的值大于等于0.5时，我们就认为模型将该样本预测为阳性，也就是标签为1，反之亦然。选定的阈值不同，模型预测的结果也会相应地改变。二元分类模型的单个样本预测有四种结果：
- 真阳性（TP）：判断为阳性，实际也是阳性。
- 伪阳性（FP）：判断为阴性，实际却是阳性。
- 真阴性（TN）：判断为阴性，实际也是阴性。
- 伪阴性（FN）：判断为阴性，实际却是阳性。
这四种结果可以画成2 × 2的混淆矩阵：
有了混淆矩阵，就可以定义ROC曲线了。ROC曲线将假阳性率（FPR）定义为 X 轴，真阳性率（TPR）定义为 Y 轴。其中：
- TPR：在所有实际为阳性的样本中，被正确地判断为阳性的样本比率。
- FPR：在所有实际为阴性的样本中，被错误地判断为阳性的样本比率。
- TPR = TP / (TP + FN)
- FPR = FP / (FP + TN)
给定一个二分类模型和它的阈值，就可以根据所有测试集样本点的真实值和预测值计算出一个 (X=FPR, Y=TPR) 坐标点，这也就是绘制单个点的方法。那整条ROC曲线又该怎么画呢？具体方法如下：
在我们训练完一个二分类模型后，可以使用该模型对测试集中的全部样本点计算一个对应的概率值，每个值都介于0~1之间。假设测试集有100个样本点，我们可以对这100个样本的预测值从高到低排序，然后依次取每个值作为阈值，一旦阈值确定我们就可以绘制ROC曲线上的一个点，按照这种方法依次将100个点绘制出来，再将各个点依次连接起来，就得到了我们想要的ROC曲线！
然后再回到最初的问题，AUC值其实就是ROC曲线下方所覆盖的面积，当我们绘制出ROC曲线之后，AUC的值自然也就计算好啦。
示例
这里引用上海交大张伟楠老师机器学习课件中的例子来说明：
如上图所示，我们有8个测试样本，模型的预测值（按大小排序）和样本的真实标签如右表所示，绘制ROC曲线的整个过程如下所示：
- 令阈值等于第一个预测值0.91，所有大于等于0.91的预测值都被判定为阳性，此时TPR=1/4，FPR=0/4，所有我们有了第一个点（0.0，0.25）
- 令阈值等于第二个预测值0.85，所有大于等于0.85的预测值都被判定为阳性，这种情况下第二个样本属于被错误预测为阳性的阴性样本，也就是FP，所以TPR=1/4，FPR=1/4，所以我们有了第二个点（0.25，0.25）
- 按照这种方法依次取第三、四…个预测值作为阈值，就能依次得到ROC曲线上的坐标点（0.5，0.25）、（0.75，0.25）…（1.0，1.0）
- 将各个点依次连接起来，就得到了如图所示的ROC曲线
- 计算ROC曲线下方的面积为0.75，即AUC=0.75
代码
在清楚了AUC值的计算原理后，我们再来看看如何在代码中实现它。通常很多的机器学习工具都封装了模型指标的计算，当然也包括AUC值。这里我们来一起看下scikit-learn中AUC的计算方式，如下所示：
>>> import numpy as np
>>> from sklearn.metrics import roc_auc_score
>>> y_true = np.array([0, 0, 1, 1])
>>> y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
>>> roc_auc_score(y_true, y_scores)
0.75可以看出，使用scikit-learn工具提供的roc_auc_score函数计算AUC值相当简单，只需要提供样本的实际标签和预测值这两个变量即可，大大方便了我们的使用，真心感谢这些开源软件的作者们！
总结
看到这里的小伙伴们是不是对AUC值的概念有了更好的理解呢。总的来说，AUC值就是一个用来评价二分类模型优劣的常用指标，AUC值越高通常表明模型的效果越好，在实际使用中我们可以借助软件包的相应函数进行快速计算。如果各位还有一些问题或者是对文章中的某些部分有疑问，欢迎在评论区讨论。