ROC曲线详解及matlab绘图实例

最新推荐文章于 2022-10-30 16:48:11 发布

zhuwei0710

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本文深入解析ROC曲线（接收者操作特征曲线）及其在信号检测理论中的应用，阐述了ROC曲线如何帮助选择最佳信号侦测模型及设定阈值。介绍了ROC曲线在心理学、医学、机器学习等领域的应用，以及如何通过曲线下面积（AUC）评估分类器性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在信号检测理论中，接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，或者叫ROC曲线）是一种坐标图式的分析工具，用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型、舍弃次佳的模型。 (2) 在同一模型中设定最佳阈值。

在做决策时，ROC分析能不受成本／效益的影响，给出客观中立的建议。

ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌军载具（飞机、船舰），也就是信号检测理论。之后很快就被引入了心理学来进行信号的知觉检测。数十年来，ROC分析被用于医学、无线电、生物学、犯罪心理学领域中，而且最近在机器学习（machine learning）和数据挖掘（data mining）领域也得到了很好的发展。

分类模型（又称分类器，或诊断）是将一个实例映射到一个特定类的过程。ROC分析的是二元分类模型，也就是输出结果只有两种类别的模型，例如：（阳性／阴性）（有病／没病）（垃圾邮件／非垃圾邮件）（敌军／非敌军）。

当讯号侦测（或变数测量）的结果是一个连续值时，类与类的边界必须用一个阈值（英语：threshold）来界定。举例来说，用血压值来检测一个人是否有高血压，测出的血压值是连续的实数（从0~200都有可能），以收缩压140／舒张压90为阈值，阈值以上便诊断为有高血压，阈值未满者诊断为无高血压。二元分类模型的个案预测有四种结局：

真阳性（TP）：诊断为有，实际上也有高血压。
伪阳性（FP）：诊断为有，实际却没有高血压。
真阴性（TN）：诊断为没有，实际上也没有高血压。
伪阴性（FN）：诊断为没有，实际却有高血压。

这四种结局可以画成2 × 2的Confusion matrix：

		真实值		总数
		p	n	总数
预测输出	p'	真阳性 (TP)	伪阳性 (FP)	P'
预测输出	n'	伪阴性 (FN)	真阴性 (TN)	N'
总数		P	N

ROC空间

ROC空间将伪阳性率（FPR）定义为 X 轴，真阳性率（TPR）定义为 Y 轴。

TPR：在所有实际为阳性的样本中，被正确地判断为阳性之比率。

{\displaystyle TPR=TP/(TP+FN)} $TPR=TP/(TP+FN)$

FPR：在所有实际为阴性的样本中，被错误地判断为阳性之比率。

{\displaystyle FPR=FP/(FP+TN)} $FPR=FP/(FP+TN)$

给定一个二元分类模型和它的阈值，就能从所有样本的（阳性／阴性）真实值和预测值计算出一个 (X=FPR, Y=TPR) 座标点。

从 (0, 0) 到 (1,1) 的对角线将ROC空间划分为左上／右下两个区域，在这条线的以上的点代表了一个好的分类结果（胜过随机分类），而在这条线以下的点代表了差的分类结果（劣于随机分类）。

完美的预测是一个在左上角的点，在ROC空间座标 (0,1)点，X=0 代表着没有伪阳性，Y=1 代表着没有伪阴性（所有的阳性都是真阳性）；也就是说，不管分类器输出结果是阳性或阴性，都是100%正确。一个随机的预测会得到位于从 (0, 0) 到 (1, 1) 对角线（也叫无识别率线）上的一个点；最直观的随机预测的例子就是抛硬币。

让我们来看在实际有100个阳性和100个阴性的案例时，四种预测方法（可能是四种分类器，或是同一分类器的四种阈值设定）的结果差异：

TP=63	FP=28	91
FN=37	TN=72	109
100	100	200

TP=77	FP=77	154
FN=23	TN=23	46
100	100	200

TP=24	FP=88	112
FN=76	TN=12	88
100	100	200

TP=76	FP=12	88
FN=24	TN=88	112
100	100	200

TPR = 0.63

TPR = 0.77

TPR = 0.24

TPR = 0.76

FPR = 0.28

FPR = 0.77

FPR = 0.88

FPR = 0.12

ACC = 0.68

ACC = 0.50

ACC = 0.18

ACC = 0.82

ROC空间的4个例子

将这4种结果画在ROC空间里：

点与随机猜测线的距离，是预测力的指标：离左上角越近的点预测（诊断）准确率越高。离右下角越近的点，预测越不准。
在A、B、C三者当中，最好的结果是A方法。
B方法的结果位于随机猜测线（对角线）上，在例子中我们可以看到B的准确度（ACC，定义见前面表格）是50%。
C虽然预测准确度最差，甚至劣于随机分类，也就是低于0.5（低于对角线）。然而，当将C以 (0.5, 0.5) 为中点作一个镜像后，C'的结果甚至要比A还要好。这个作镜像的方法，简单说，不管C（或任何ROC点低于对角线的情况）预测了什么，就做相反的结论。

ROC曲线

随着阈值调整，ROC座标系里的点如何移动

上述ROC空间里的单点，是给定分类模型且给定阈值后得出的。但同一个二元分类模型的阈值可能设定为高或低，每种阈值的设定会得出不同的FPR和TPR。

将同一模型每个阈值 的 (FPR, TPR) 座标都画在ROC空间里，就成为特定模型的ROC曲线。

例如右图，人体的血液蛋白浓度是呈正态分布的连续变数，病人的分布是红色，平均值为A g/dL，健康人的分布是蓝色，平均值是C g/dL。健康检查会测量血液样本中的某种蛋白质浓度，达到某个值（阈值，threshold）以上诊断为有疾病征兆。研究者可以调整阈值的高低（将左上图的垂直线往左或右移动），便会得出不同的伪阳性率与真阳性率，总之即得出不同的预测准确率。

1. 由于每个不同的分类器（诊断工具、侦测工具）有各自的测量标准和测量值的单位（标示为：“健康人－病人分布图”的横轴），所以不同分类器的“健康人－病人分布图”都长得不一样。

2. 比较不同分类器时，ROC曲线的实际形状，便视两个实际分布的重叠范围而定，没有规律可循。

3. 但在同一个分类器之内，阈值的不同设定对ROC曲线的影响，仍有一些规律可循：

当阈值设定为最高时，亦即所有样本都被预测为阴性，没有样本被预测为阳性，此时在伪阳性率 FPR = FP / ( FP + TN ) 算式中的 FP = 0，所以 FPR = 0%。同时在真阳性率（TPR）算式中， TPR = TP / ( TP + FN ) 算式中的 TP = 0，所以 TPR = 0%

→ 当阈值设定为最高时，必得出ROC座标系左下角的点 (0, 0)。

当阈值设定为最低时，亦即所有样本都被预测为阳性，没有样本被预测为阴性，此时在伪阳性率FPR = FP / ( FP + TN ) 算式中的 TN = 0，所以 FPR = 100%。同时在真阳性率 TPR = TP / ( TP + FN ) 算式中的 FN = 0，所以 TPR=100%

→ 当阈值设定为最低时，必得出ROC座标系右上角的点 (1, 1)。

因为TP、FP、TN、FN都是累积次数，TN和FN随着阈值调低而减少（或持平），TP和FP随着阈值调低而增加（或持平），所以FPR和TPR皆必随着阈值调低而增加（或持平）。

→ 随着阈值调低，ROC点 往右上（或右／或上）移动，或不动；但绝不会往左／下／左下移动。

曲线下面积（AUC）

例示三种AUC值（曲线下面积）

在比较不同的分类模型时，可以将每个模型的ROC曲线都画出来，比较曲线下面积做为模型优劣的指标。

意义[编辑]

ROC曲线下方的面积（英语：Area under the Curve of ROC (AUC ROC)），其意义是：

因为是在1x1的方格里求面积，AUC必在0~1之间。
假设阈值以上是阳性，以下是阴性；
若随机抽取一个阳性样本和一个阴性样本，分类器正确判断阳性样本的值高于阴性样本之概率 {\displaystyle =AUC} $=AUC$ [1]。
简单说：AUC值越大的分类器，正确率越高。

从AUC判断分类器（预测模型）优劣的标准：

AUC = 1，是完美分类器，采用这个预测模型时，存在至少一个阈值能得出完美预测。绝大多数预测的场合，不存在完美分类器。
0.5 < AUC < 1，优于随机猜测。这个分类器（模型）妥善设定阈值的话，能有预测价值。
AUC = 0.5，跟随机猜测一样（例：丢铜板），模型没有预测价值。
AUC < 0.5，比随机猜测还差；但只要总是反预测而行，就优于随机猜测。

下面内容转载自：http://blog.youkuaiyun.com/xmu_jupiter/article/details/21885299，版权归原作所有。

编程题目

接收操作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线，即通常所讲的ROC Curve，是机器学习领域中常用的分类性能评估曲线，横轴是False Positive Rate，纵轴是True Positive Rate。请用Matlab编写一个自动画出ROC曲线的函数，并给出测试例子。

[1]原理分析

对于经典的二分类（0、1）问题来说，分类器分类之后，往往会得到对每个样本是哪一类的一个估计predict，像是LR模型就会将这个估计规范化到【0、1】。根据这个估计，你选择一个阈值p_i，就可以将分类结果映射到0、1了；分类效果好不好跟真实的对应的ground_truth中的标签比比就行了。所以你手里有predict和ground_truth两个向量，用来做分类结果的评估，这两个向量便是函数的两个输入参数。

为了更好的衡量ROC所表达结果的好坏，Area Under Curve（AUC）被提了出来，简单来说就是曲线右下角部分占正方形格子的面积比例。那么计算这个东西其实就很简单了，在这里我用到了matlab中自带的一个函数trapz，它可以计算出这个面积。通常来说，曲线越靠近图像的左上角，也就是曲线的下方面积越大，表示模型的性能越好。

[2]程序代码

其实画ROC曲线函数的代码编写方法不止一种。老师注释里提供的方法是一种很简洁高效的方法。只需要不断遍历排序后的predict向量，引入x_step和y_step，循环判断排序后predict[i]对应的ground_truth[i]的值，然后让x轴或者y轴减小x_step或y_step。这样，便不必每次去统计TP和FP的值然后再计算每个点的坐标了。最后代码如下：

function  auc = plot_roc( predict, ground_truth )  
% INPUTS  
%  predict       - 分类器对测试集的分类结果  
%  ground_truth - 测试集的正确标签,这里只考虑二分类，即0和1  
% OUTPUTS  
%  auc            - 返回ROC曲线的曲线下的面积  
  
%初始点为（1.0, 1.0）  
x = 1.0;  
y = 1.0;  
%计算出ground_truth中正样本的数目pos_num和负样本的数目neg_num  
pos_num = sum(ground_truth==1);  
neg_num = sum(ground_truth==0);  
%根据该数目可以计算出沿x轴或者y轴的步长  
x_step = 1.0/neg_num;  
y_step = 1.0/pos_num;  
%首先对predict中的分类器输出值按照从小到大排列  
[predict,index] = sort(predict);  
ground_truth = ground_truth(index);  
%对predict中的每个样本分别判断他们是FP或者是TP  
%遍历ground_truth的元素，  
%若ground_truth[i]=1,则TP减少了1，往y轴方向下降y_step  
%若ground_truth[i]=0,则FP减少了1，往x轴方向下降x_step  
for i=1:length(ground_truth)  
    if ground_truth(i) == 1  
        y = y - y_step;  
    else  
        x = x - x_step;  
    end  
    X(i)=x;  
    Y(i)=y;  
end  
%画出图像       
plot(X,Y,'-ro','LineWidth',2,'MarkerSize',3);  
xlabel('虚报概率');  
ylabel('击中概率');  
title('ROC曲线图');  
%计算小矩形的面积,返回auc  
auc = -trapz(X,Y);            
end

由于缺少具体测试数据，在这里我们简单用【0,1】之间的101个点作为predict向量值，用101维随机0-1值向量作为ground_truth。测试代码如下：

clear all;  
predict=(0:1/100:1);            %生成间隔为0.01的预测阈值  
ground_truth=randi([0,1],1,101);%生成0-1随机向量  
result=plot_roc(predict,ground_truth);  
disp(result);

[3]实验效果

由最后的ROC曲线图效果如下。