在機(jī)器學(xué)習(xí)中，ROC曲線被廣泛應(yīng)用于二分類問題中來評估分類器的可信度，當(dāng)處理一些高度不均衡的數(shù)據(jù)集時，PR曲線能表現(xiàn)出更多的信息。

在二分類問題中，分類器將一個實例的分類標(biāo)記為正例還是負(fù)例，這可以用一個混淆矩陣來表示

TP:指正確分類成為正的樣本數(shù)，實際為正，預(yù)測為正

FP：指錯誤分類為正的樣本數(shù)，實際為負(fù)，預(yù)測為正

FN：指錯誤分類為負(fù)的樣本數(shù)，實際為正，預(yù)測為負(fù)

TN：指正確分類為負(fù)的樣本數(shù)，實際為負(fù)，預(yù)測為負(fù)

TP+FP+TN+FN 樣本總數(shù)

TP + FN 實際正樣本數(shù)

TP+FP 預(yù)測為正的樣本數(shù)，包括預(yù)測正確的預(yù)測錯誤的

FP+TN 實際負(fù)樣本數(shù)

TN+FN 預(yù)測為負(fù)的樣本數(shù)，包括預(yù)測正確的預(yù)測錯誤的

在ROC曲線中，以FPR為x軸，TPR為y軸，FPR指實際負(fù)樣本中被錯誤預(yù)測為正樣本的概率。TPR指實際正樣本中被預(yù)測正確的概率。如下圖：

在PR曲線中，以Recall（貌似翻譯為召回率或者查全率）為x軸，Precision為y軸。Recall與TPR的意思相同，而Precision指正確分類的正樣本數(shù)占總正樣本的比例。如下圖：

繪制ROC曲線和PR曲線都是選定不同閾值，從而得到不同的x軸和y軸的值，畫出曲線。例如，一個分類算法，找出最優(yōu)的分類效果，對應(yīng)到ROC空間中的一個點。通常分類器輸出的都是score，如SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，有如下預(yù)測效果：

True表示實際樣本屬性，Hyp表示預(yù)測結(jié)果樣本屬性，第4列即是Score，Hyp的結(jié)果通常是設(shè)定一個閾值，比如上表Hyp(0.5)和Hyp(0.6)就是閾值為0.5和0.6時的結(jié)果，Score>閾值為正樣本，小于閾值為負(fù)樣本，這樣只能算出一個ROC值，

當(dāng)閾值為0.5時，TPR=6/(6+0)=1，FPR=FP/(FP+TN)=2/(2+2)=0.5,得到ROC的一個坐標(biāo)為（0.5,1）；Recall=TPR=1，Precision=6/(6+2)=0.75，得到一個PR曲線坐標(biāo)(1,0.75)。同理得到不同閾下的坐標(biāo)，即可繪制出曲線

在ROC空間，ROC曲線越凸向左上方向效果越好。與ROC曲線左上凸不同的是，PR曲線是右上凸效果越好。

ROC和PR曲線都被用于評估機(jī)器學(xué)習(xí)算法對一個給定數(shù)據(jù)集的分類性能，每個數(shù)據(jù)集都包含固定數(shù)目的正樣本和負(fù)樣本。而ROC曲線和PR曲線之間有著很深的關(guān)系。

定理1：對于一個給定的包含正負(fù)樣本的數(shù)據(jù)集，ROC空間和PR空間存在一一對應(yīng)的關(guān)系，也就是說，如果recall不等于0，二者包含完全一致的混淆矩陣。我們可以將ROC曲線轉(zhuǎn)化為PR曲線，反之亦然。

定理2：對于一個給定數(shù)目的正負(fù)樣本數(shù)據(jù)集，一條曲線在ROC空間中比另一條曲線有優(yōu)勢，當(dāng)且僅當(dāng)?shù)谝粭l曲線在PR空間中也比第二條曲線有優(yōu)勢。（這里的“一條曲線比其他曲線有優(yōu)勢”是指其他曲線的所有部分與這條曲線重合或在這條曲線之下。）

當(dāng)正負(fù)樣本差距不大的情況下，ROC和PR的趨勢是差不多的，但是當(dāng)負(fù)樣本很多的時候，兩者就截然不同了，ROC效果依然看似很好，但是PR上反映效果一般。解釋起來也簡單，假設(shè)就1個正例，100個負(fù)例，那么基本上TPR可能一直維持在100左右，然后突然降到0.如圖，(a)(b)分別為正負(fù)樣本1:1時的ROC曲線和PR曲線，二者比較接近。而(c)(d)的正負(fù)樣本比例為1:1，這時ROC曲線效果依然很好，但是PR曲線則表現(xiàn)的比較差。這就說明PR曲線在正負(fù)樣本比例懸殊較大時更能反映分類的性能。

AUC(Area Under Curve)即指曲線下面積占總方格的比例。有時不同分類算法的ROC曲線存在交叉，因此很多時候用AUC值作為算法好壞的評判標(biāo)準(zhǔn)。面積越大，表示分類性能越好。

總結(jié)

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