机器学习算法:ROC曲线的绘制

本文围绕ROC曲线展开,通过假设的6次展示记录及点击情况,给出三种概率序列,详细阐述了ROC曲线的绘制步骤。同时解释了ROC曲线积分与AUC相等,绘制ROC曲线可扣除分错情况,确定AUC和分对概率。最后总结了ROC曲线绘制的要点。

学习目标

  • 知道ROC曲线的绘制

关于ROC曲线的绘制过程,通过以下举例进行说明

假设有6次展示记录,有两次被点击了,得到一个展示序列(1:1,2:0,3:1,4:0,5:0,6:0),前面的表示序号,后面的表示点击(1)或没有点击(0)。

然后在这6次展示的时候都通过model算出了点击的概率序列。

下面看三种情况。

1 曲线绘制

1.1 如果概率的序列是(1:0.9,2:0.7,3:0.8,4:0.6,5:0.5,6:0.4)。

与原来的序列一起,得到序列(从概率从高到低排)

1 1 0 0 0 0
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4

绘制的步骤是:

1)把概率序列从高到低排序,得到顺序(1:0.9,3:0.8,2:0.7,4:0.6,5:0.5,6:0.4);

2)从概率最大开始取一个点作为正类,取到点1,计算得到TPR=0.5,FPR=0.0;

3)从概率最大开始,再取一个点作为正类,取到点3,计算得到TPR=1.0,FPR=0.0;

4)再从最大开始取一个点作为正类,取到点2,计算得到TPR=1.0,FPR=0.25;

5)以此类推,得到6对TPR和FPR。

然后把这6对数据组成6个点(0,0.5),(0,1.0),(0.25,1),(0.5,1),(0.75,1),(1.0,1.0)。</

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