22、物联网分析中的数据科学技术

物联网分析中的数据科学技术

1. ROC曲线与AUC值

1.1 ROC曲线的优势

ROC曲线在机器学习模型评估中具有重要作用，其优势主要体现在以下几个方面：
- 对类别分布变化不敏感 ：只要模型在区分正负样本方面的有效性保持不变，正负样本数量的变化不会影响机器学习模型的ROC曲线。
- 分类错误成本不相等时仍有用 ：当误报成本或正确分类正样本的收益发生变化时，ROC曲线不受影响，只是曲线上的关注区域会改变，即最优阈值设置会移动，但曲线形状不变。
- 允许在不同阈值设置下比较不同ML模型的性能 ：不同模型在保守或宽松的设置下表现各异，最佳模型取决于具体的业务场景。

1.2 ROC曲线分析的注意事项

• 多类模型难以直观使用 ：由于难以在二维以上空间进行可视化，且多类预测模型的维度增长迅速，虽然有相关方法，但解释起来仍有难度。
• 难以向非分析人员解释 ：理解ROC曲线存在一定的学习曲线，但非专业人员通过反复接触可以逐渐掌握。组织若能理解这些图表，可在进行成本/收益业务决策时加以利用。

1.3 AUC值

AUC（Area Under the Curve）即ROC曲线下的面积，取值范围为0到1。AUC为1表示曲线覆盖整个图形，是理想的完美模型；随机模型的AUC为0.5，实际应用中AUC值通常在0.5到1.0之间。不同行业和业务场景对AUC值的解读不同，例如在金融行业，AUC为