在面试中玩转AUC/ROC，让你成为机器学习专家

人工智能

2023-11-08 19:51:58

AUC 和 ROC：评估分类器性能的基石

在机器学习领域，面试中不可避免地会遇到两个关键术语：AUC 和 ROC。它们是衡量分类器性能的至关重要的指标，掌握它们对于在面试中脱颖而出至关重要。

什么是 AUC 和 ROC？

AUC（面积下曲线） ：AUC 表示分类器将正例排在负例前面的概率。AUC 越高，分类器区分正例和负例的能力就越强。

ROC（受试者工作特征）曲线 ：ROC 曲线展示了分类器的真正例率（TPR）和假正例率（FPR）之间的关系。TPR 是正确分类为正例的正例比例，FPR 是错误分类为正例的负例比例。

计算 AUC 和 ROC

AUC 可以从 ROC 曲线计算得到，其计算公式为：

AUC = \int_{0}^{1} TPR(FPR) dFPR

ROC 曲线可以通过混淆矩阵计算得到，混淆矩阵是一个将实际情况与预测结果进行对比而形成的矩阵。

基于 MindSpore 实现 AUC 和 ROC

MindSpore 是一个开源的深度学习框架，它提供了实现 AUC 和 ROC 的接口。以下步骤介绍了如何使用 MindSpore 计算 AUC 和 ROC：

导入 MindSpore 库。
加载数据。
定义模型并进行训练。
使用测试集评估模型，得到混淆矩阵。
根据混淆矩阵计算 ROC 曲线和 AUC 值。

下面是一个基于 MindSpore 实现 AUC 和 ROC 的代码示例：

import mindspore as ms
import numpy as np

# 加载数据
data = ms.datasets.load_dataset("iris")
X, y = data["X"].astype(np.float32), data["y"].astype(np.int32)

# 定义模型
model = ms.SequentialCell([
    ms.Dense(10, activation="relu"),
    ms.Dense(3, activation="softmax")
])

# 训练模型
model.train(X, y, epochs=100, batch_size=32)

# 评估模型
y_pred = model.predict(X)
y_true = y.asnumpy()
y_pred = np.argmax(y_pred.asnumpy(), axis=1)

# 计算混淆矩阵
confusion_matrix = ms.numpy.zeros((3, 3), dtype=ms.int32)
for i in range(y_true.shape[0]):
    confusion_matrix[y_true[i], y_pred[i]] += 1

# 计算 ROC 曲线和 AUC 值
fpr, tpr, thresholds = ms.metrics.roc(confusion_matrix)
auc = ms.metrics.auc(fpr, tpr)

print("AUC:", auc)