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AUC性能测量

在机器学习中，性能测量是一项基本任务。因此，当涉及到分类问题时，我们可以依靠AUC - ROC曲线。当我们需要检查或可视化多类分类问题的性能时，我们使用AUC（曲线下面积）ROC（接收器工作特性）曲线。它是检查任何分类模型性能的最重要评估指标之一。

AUC的含义

AUC是衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知，AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。AUC越大，说明模型对正负样本的区分能力越强，模型的性能也就越好。

AUC的优点

AUC考虑了分类器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的情况下，依然能够对分类器作出合理的评价。它不受样本不平衡问题的影响，因此是一个相对稳健的评价指标。

项目案例：

import pandas as pd # 可视化混淆矩阵 def cm_plot(y, yp): from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt cm = confusion_matrix(y, yp) plt.matshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.colorbar() for x in range(len(cm)): for y in range(len(cm)): plt.annotate(cm[x, y], xy=(y, x), horizontalalignment='center', verticalalignment='center') plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label') return plt # 导入数据 datas = pd.read_excel(r"E:\xwechat_files\wxid_qi43v1w2nqcb12_e432\msg\file\2025-12\电信客户流失数据.xlsx") # 将变量与结果划分开 data = datas.iloc[:, :-1] # 1、datas.年龄 datas[年龄] datas.iloc[ : , :-1] target = datas.iloc[:, -1] # # 划分数据集 """ 导入模块对数据进行划分； """ from sklearn.model_selection import train_test_split data_train, data_test, target_train, target_test = \ train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42) # 定义决策树 from sklearn import tree dtr = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=8, random_state=60) dtr.fit(data_train, target_train) """ 训练集混淆矩阵 """ # 训练集预测值 train_predicted = dtr.predict(data_train) from sklearn import metrics # 绘制混淆矩阵 print(metrics.classification_report(target_train, train_predicted)) # 可视化混淆矩阵 cm_plot(target_train, train_predicted).show() """ 测试集混淆矩阵 """ # 测试集预测值 test_predicted = dtr.predict(data_test) # 直接得到预测的结果 # 绘制混淆矩阵 print(metrics.classification_report(target_test, test_predicted)) # 可视化混淆矩阵 cm_plot(target_test, test_predicted).show() # 对决策树测试集进行评分 dtr.score(data_test, target_test) '''AUC值的计算''' y_pred_proba = dtr.predict_proba(data_test) a = y_pred_proba[:, 1] auc_result = metrics.roc_auc_score(target_test, a) '''绘制AUC-ROC曲线''' import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve # 得到不同阈值的roc # 计算ROC曲线的点 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(target_test, a) # 用来计算不同阈值下的fpr和tpr， # 绘制ROC曲线 plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve(area=%0.2f)' % auc_result) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') # 函数来绘制一条从点 (0,0) 到点 (1,1) 的线段。 plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver Operating Characteristic') plt.legend() plt.show() # 到逻辑回归里