闲来无事，边理解PR曲线和ROC曲线，边写了一下计算两个指标的代码。在python环境下，sklearn里有现成的函数计算ROC曲线坐标点，这里为了深入理解这两个指标，写代码的时候只用到numpy包。事实证明，实践是检验真理的唯一标准，在手写代码的过程中，才能真正体会到这两个评判标准的一些小细节，代码记录如下。
一、模拟一个预测结果
因为两个曲线都是用来判断一个分类器分类性能的，所以这里直接用随机数生成一组类别和对应的置信度。类别有0、1两个类别。置信度从0到1随机生成。
data_len = 50label = np.random.randint(0, 2, size=data_len)score = np.random.choice(np.arange(0.1, 1, 0.01), data_len)复制代码
生成结果如下：其中第一行代表真实的类别，第二行代表分类器判断目标是类别1的置信度。
| label | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | …… |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| score | 0.22 | 0.31 | 0.92 | 0.34 | 0.37 | 0.18 | 0.51 | …… |
因为我们的置信度是随机生成的，所以得到的结果等同于一个二分类器“瞎猜”的结果。
二、PR曲线
不管是PR曲线还是ROC曲线，首先要选定一个类别，然后针对这个类别具体计算。
该曲线的横坐标是召回率（R），纵坐标是精确度（P），故命名为PR曲线。 举一个简单的例子来说明P和R的定义：假设一个二分类器需要预测100个样本，这些样本中有80个类别1，20个类别0。当把置信度取某一个值S时，假设此时分类器认为有60个样本是类别1，在预测的这60个人样本中，有50个样本预测正确，其余10个样本预测错误。那么，对于类别1的P、R值计算如下：
即有0.667的概率预测正确，对于80个类别1的样本，分类器好比可以召唤神兽的魔法师，养了80只神兽，只召唤回来50只。所以召回率就是62.5%，其他的就被无情丢弃了。
对于类别0来说，既然二分类器认为类别1的有60个，那么反过来其余40个都认为是类别0，通过上述可以推出这40个只有10个是类别0，其余的是类别1，所以对于类别0的P、R值计算如下：
根据以上说明代码实现如下：
def PR_curve(y,pred): pos = np.sum(y == 1) neg = np.sum(y == 0) pred_sort = np.sort(pred)[::-1] # 从大到小排序 index = np.argsort(pred)[::-1] # 从大到小排序 y_sort = y[index] print(y_sort) Pre = [] Rec = [] for i, item in enumerate(pred_sort): if i == 0:#因为计算precision的时候分母要用到i，当i为0时会出错，所以单独列出 Pre.append(1) Rec.append(0) else: Pre.append(np.sum((y_sort[:i] == 1)) /i) Rec.append(np.sum((y_sort[:i] == 1)) / pos) print(Pre) print(Rec)## 画图 plt.plot(Rec, Pre, 'k') # plt.legend(loc='lower right') plt.title('Receiver Operating Characteristic') plt.plot([(0, 0), (1, 1)], 'r--') plt.xlim([-0.01, 1.01]) plt.ylim([-0.01, 01.01]) plt.ylabel('Precision') plt.xlabel('Recall') plt.show()复制代码 画出的PR曲线：
三、ROC曲线
ROC曲线的纵坐标是TPR，横坐标是FPR（中文翻译太乱了，我还是习惯用英文表示）。TPR等同于PR曲线的召回率，FPR是所有被预测成正例的反例和真实反例的个数之比。
还是以上那个例子，对于·类别1，两者的计算如下：
def ROC_curve(y,pred): pos = np.sum(y == 1) neg = np.sum(y == 0) pred_sort = np.sort(pred)[::-1] #从大到小排序 index = np.argsort(pred)[::-1]#从大到小排序 y_sort = y[index] print(y_sort) tpr = [] fpr = [] thr = [] for i,item in enumerate(pred_sort): tpr.append(np.sum((y_sort[:i] == 1)) / pos) fpr.append(np.sum((y_sort[:i] == 0)) / neg) thr.append(item) print(fpr) print(tpr) print(thr) #画图 plt.plot(fpr, tpr, 'k') plt.title('Receiver Operating Characteristic') plt.plot([(0,0),(1,1)],'r--') plt.xlim([-0.01,1.01]) plt.ylim([-0.01,01.01]) plt.ylabel('True Positive Rate') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.show()复制代码 结果如下：
如果我们把随机生成的置信度只保留小数点后一位，那么数据里有很多相同置信度的值。这种方式每次计算出来的ROC曲线会稍微有些差异，取决于排序的结果。
附：
这几个值确实挺绕的，附一张公式表，便于搞混的时候查询：