roc和auc怎么评价指标的

时间: 2023-09-17 07:00:44 浏览: 118

Keras 利用sklearn的ROC-AUC建立评价函数详解

### Keras 利用sklearn的ROC-AUC建立评价函数详解 #### 一、引言在机器学习项目中，模型的评估是非常重要的一个环节。对于分类问题而言，除了常用的准确率（Accuracy）之外，ROC曲线下的面积（Area Under the Curve of Receiver Operating Characteristic, AUC-ROC）也是一种非常有效的评估指标，尤其是在处理不平衡数据集时更为适用。本文将详细介绍如何在Keras框架下使用sklearn库中的ROC-AUC作为模型训练过程中的评价函数。 #### 二、ROC-AUC简介 ROC曲线是通过对不同阈值下的真阳性率（True Positive Rate, TPR）与假阳性率（False Positive Rate, FPR）进行绘制得到的一条曲线。而AUC则是指这条曲线下的面积，其取值范围在0到1之间，值越大说明模型性能越好。AUC为1表示模型完美分类；0.5则表示模型随机分类；小于0.5则表示模型分类效果差于随机分类。 #### 三、Keras框架简介 Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高级API，它支持TensorFlow、CNTK和Theano等后端。Keras的设计目标是用户友好、模块化且易于扩展。它提供了丰富的层操作、损失函数、优化器等功能，使得构建复杂的神经网络变得简单快捷。 #### 四、在Keras中实现ROC-AUC作为评价函数通常情况下，Keras的模型训练过程中会使用内置的评估指标，如准确率（accuracy）。但是，如果需要使用其他更复杂的指标，如ROC-AUC，则需要自定义评价函数。这里我们通过定义一个继承自`keras.callbacks.Callback`类的自定义回调函数来实现。 ##### 4.1 定义自定义Callback ```python from keras.callbacks import Callback from sklearn.metrics import roc_auc_score class RocAucEvaluation(Callback): def __init__(self, validation_data=(), interval=1): super(Callback, self).__init__() self.interval = interval self.x_val, self.y_val = validation_data def on_epoch_end(self, epoch, logs={}): if epoch % self.interval == 0: y_pred = self.model.predict(self.x_val, verbose=0) score = roc_auc_score(self.y_val, y_pred) print('\nROC_AUC - epoch: %d - score: %.6f\n' % (epoch + 1, score)) ``` 在上述代码中，我们定义了一个名为`RocAucEvaluation`的类，该类继承自`Callback`。在`on_epoch_end`方法中，我们使用了`sklearn.metrics.roc_auc_score`函数计算预测值和真实值之间的AUC得分，并打印出每个epoch结束后的得分。 ##### 4.2 使用自定义Callback 接下来，我们需要在模型训练时添加这个自定义Callback。 ```python x_train, y_train, x_label, y_label = train_test_split(train_feature, train_label, train_size=0.95, random_state=233) roc_auc = RocAucEvaluation(validation_data=(x_label, y_label), interval=1) hist = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(x_label, y_label), callbacks=[roc_auc], verbose=2) ``` 这段代码中，首先通过`train_test_split`函数划分了训练集和验证集。然后，在`model.fit`方法中，我们将自定义的`RocAucEvaluation`实例作为`callbacks`参数传入，这样就可以在每个epoch结束后自动计算并打印ROC-AUC得分。 ##### 4.3 使用`tf.metrics.auc`作为评估指标除了通过自定义Callback的方式外，还可以直接在`compile`方法中使用`tf.metrics.auc`作为评估指标。 ```python import tensorflow as tf from sklearn.metrics import roc_auc_score def auroc(y_true, y_pred): return tf.py_func(roc_auc_score, (y_true, y_pred), tf.double) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy', auroc]) ``` 这段代码中，定义了一个名为`auroc`的函数，该函数使用`tf.py_func`将`sklearn.metrics.roc_auc_score`封装进TensorFlow计算图中，然后在`compile`方法中将其作为评估指标之一。 #### 五、完整示例给出一个完整的示例代码，包括模型构建、训练及评估。 ```python def auc(y_true, y_pred): auc = tf.metrics.auc(y_true, y_pred)[1] K.get_session().run(tf.local_variables_initializer()) return auc def create_model_nn(in_dim, layer_size=200): model = Sequential() model.add(Dense(layer_size, input_dim=in_dim, kernel_initializer='normal')) model.add(BatchNormalization()) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.3)) for _ in range(2): model.add(Dense(layer_size)) model.add(BatchNormalization()) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) adam = optimizers.Adam(lr=0.01) model.compile(optimizer=adam, loss='binary_crossentropy', metrics=[auc]) return model # 假设df_train为训练数据DataFrame folds = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=False, random_state=15) oof = np.zeros(len(df_train)) predictions = np.zeros(len(df_test)) for fold_, (trn_idx, val_idx) in enumerate(folds.split(df_train.values, df_train['target'].values)): print("fold n°{}".format(fold_ + 1)) trn_data = X_train[trn_idx, :] trn_labels = y_train[trn_idx] val_data = X_train[val_idx, :] val_labels = y_train[val_idx] model = create_model_nn(X_train.shape[1]) model.fit(trn_data, trn_labels, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(val_data, val_labels), callbacks=[RocAucEvaluation(validation_data=(val_data, val_labels), interval=1)]) oof[val_idx] = model.predict(val_data) predictions += model.predict(X_test) / folds.n_splits ``` 在上述示例代码中，首先定义了一个包含多层神经网络的模型`create_model_nn`，并通过`tf.metrics.auc`定义了AUC作为评估指标。接着，通过交叉验证的方式训练模型，并使用`RocAucEvaluation`回调函数监控每个epoch结束时的ROC-AUC得分。 #### 六、总结本文详细介绍了如何在Keras框架下使用sklearn的ROC-AUC作为模型训练过程中的评价函数，包括自定义Callback和使用`tf.metrics.auc`两种方式。此外，还提供了一个完整的示例代码，帮助读者更好地理解和应用这些技术。ROC-AUC作为一种强大的评估指标，能够有效提高模型评估的准确性，特别是在处理不平衡数据集时更为重要。

ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC（Area Under the Curve）是用于评价分类模型性能的指标。 ROC曲线是描述分类器在不同阈值下，真阳率（True Positive Rate，TPR）与假阳率（False Positive Rate，FPR）之间的关系曲线。ROC曲线横坐标是FPR，纵坐标是TPR。分类器的预测结果用一个连续的概率值表示，通过改变分类的阈值可以得到不同的TPR和FPR，在ROC曲线上显示出不同的点。ROC曲线越靠近左上角，即越接近向(0,1)移动，表示分类器的性能越好。当ROC曲线位于对角线的上方时，分类器的性能优于随机猜测。 AUC指的是ROC曲线下的面积，可以理解为ROC曲线与坐标轴围成的面积。AUC的取值范围是0到1之间，越接近1表示分类器的性能越好，越接近0.5表示分类器的性能越差（类似于随机猜测）。AUC的计算可以通过数值积分或者金斯伯格-莫尔根曼二分法（Gini index）进行估计。通过ROC曲线和AUC指标，我们可以综合评价分类模型的性能。当我们需要在不同分类器之间进行比较时，可以直接比较它们的AUC值，AUC较大的分类器性能更优。同时，ROC曲线可以提供更详细的性能评估信息，尤其是在不同阈值下的分类效果。对于具体应用场景，可以根据具体需求选择适合的分类器和阈值，以更好地权衡模型的召回率和准确率，并实现最佳的性能。

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