分類器性能評估（混淆矩陣、PR曲線、ROC曲線）
大家好，我是Bryce。
這次和大家分享機器學習涉及到的內(nèi)容——分類器性能評估，包括準確率、精確率、召回率、PR曲線、ROC曲線等。
一、準確率（Accuracy）
準確率并不是一個很好的分類器性能指標，尤其是當處理的數(shù)據(jù)集存在偏差時（一些類比其他類多得多）。比如有9個蘋果和1個香蕉，那我猜測10個都不是香蕉的準確率也高達90%。
在Python中，準確率指標可以使用cross_val_score()函數(shù)評估，同時使用K折交叉驗證。具體形式如下，其中，cv=3表示3折。
from sklearn.model_selection import cross_val_score
cross_val_score(sgd_clf, X_train, y_train_5, cv=3, scoring='accuracy')二、混淆矩陣
如上圖所示，混淆矩陣每一行代表一個實際的結(jié)果，每一列代表一個預測的結(jié)果。分別有TP、FN、FP、TN四種結(jié)果，有Accuracy（準確率）、Precision（精確率）、Sensitivity（召回率或靈敏度）、Specificity（特異度）和Negative Predictive Value（反例預測率）5種衡量指標，它們的計算公式如上圖。
還是以蘋果、香蕉舉例子（蘋果為正例，香蕉為反例）：
- TP：真正例，把蘋果認成了蘋果；
- FN：偽反例，把蘋果認成了香蕉；
- FP：偽正例，把香蕉認成了蘋果；
- TN：真反例，把香蕉認成了香蕉。
Accuracy(準確率)：不管正負例，預測對的占多少。
Precision(精確率)：找了這么多正例，找對了多少。
Sensitivity(召回率)：有這么多正例，找出了多少。
在Python中計算混淆矩陣比較簡單，如下：
from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(y_train, y_train_pred)其中，y_train表示訓練值，y_train_pred表示預測值。
衡量指標中用的比較多的是精確率和召回率，它們的值可以在計算出混淆矩陣后，按照上圖公式計算，也可以直接調(diào)用對應(yīng)的函數(shù)。
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score
precision_score(y_train, y_train_pred)
recall_score(y_train, y_train_pred)其中，precision_score表示精確率，recall_score表示召回率。
F1值
F1值結(jié)合了精確率和召回率，是它們的調(diào)和平均。普通的平均值平等看待所有值，而調(diào)和平均會給小的值更大的權(quán)重。要想獲得一個高的F1值，精確率和召回率要同時高。
from sklearn.metrics import f1_score
f1_score(y_train, y_train_pred)精確率和召回率之間存在一種折中關(guān)系，提高精確率會降低召回率。到底需要較高的精確率還是較高的召回率，不能一概而論，具體場景具體分析。需要找得對就需要高的精確率，也就是想要的一定是好的；不想把想要的漏掉太多，就需要較高的召回率。
某模型的精確率、召回率與閾值的關(guān)系曲線如下，橫坐標表示算法判斷的閾值（大于閾值為正，否則為負）：
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(y_train, y_scores) # y_scores是決策分數(shù)，不是預測值
從圖中就可以看出精確率和召回率之間的博弈關(guān)系。
仔細看我們會發(fā)現(xiàn)，召回率曲線比較平滑，而精確率曲線在性能較高時會有波動，這表示提高閾值，精確率并不一定會提高。
精確率和召回率之間的關(guān)系曲線（PR曲線）如下：
三、ROC曲線
ROC曲線橫坐標為FPR(偽正例率)，縱坐標為TPR(真正例率，也即召回率)，其中FPR=1-TNR，TNR就是特異性。
from sklearn.metrics import roc_curve
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_train, y_scores)
一個評估分類器好壞的方法是：計算ROC曲線下的面積，roc_auc_score()可實現(xiàn)。面積越大，性能越好，從圖來看，就是更靠近左上角。（PR曲線應(yīng)該盡可能的靠近右上角）
from sklearn.metrics import roc_auc_score
roc_auc_score(y_train, y_scores)PR曲線還是ROC曲線？
當正例非常少或者你更關(guān)注偽正例(FP)而不是偽反例(FN)時，你應(yīng)該選擇PR曲線， 反之則是ROC曲線。
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