评估模型：精度vs AUC - 机器学习实战案例

在"机器学习实战（六）模型评价标准"中，作者探讨了在评估分类器性能时遇到的传统分类精度与直观感受之间的矛盾。在给出的示例中，分类器C1虽然分类精度达到90%，但将所有样本误判为A类，缺乏区分能力；而分类器C2尽管总体精度只有75%，但在实际分类中表现更好。这表明单纯依赖分类精度并不能全面衡量模型效果。 引入了AUC（Area Under the Curve）作为更客观的评价指标，它通过计算ROC曲线下的面积来量化模型对正负样本的综合预测能力。AUC的取值范围在0.5到1之间，值越大表示模型性能越好，0.5以下的可以取其倒数。AUC解决了样本不平衡问题，不受单个类别数量影响，因此在处理如点击率（PV远大于Click）这类存在样本倾斜问题的场景下更具优势。 ROC曲线的构建基于二分类问题中的四种可能预测结果，即真正例(TP)、假正例(FP)、真反例(TN)和假反例(FN)，ROC曲线由一系列不同的分类阈值下的FPR（False Positive Rate，假阳性率）和TPR（True Positive Rate，真正例率）组成。通过模型的“概率输出”功能，我们可以调整阈值并绘制出ROC曲线，其下的面积就是AUC值。 总结来说，这篇文章强调了在机器学习模型评估中，除了关注分类精度，还需借助AUC和ROC曲线来综合考量模型的性能，特别是在面对样本不平衡时，AUC提供了一个更为公正且全面的评价视角。这对于实际应用中的模型选择和优化至关重要。