auc函数（auc函数如何定义python）

1. roc曲线的最佳截断值什么意思
2. roc曲线数据如何收集

roc曲线的最佳截断值什么意思

因为随着阈值的逐渐变大（从0-1），我们发现sensitivities在逐渐变小，而specificities在逐渐变大。我们取极端情况考虑，当阈值为0时，大于0的全为正例，即模型能完美的找出所有正例（敏感性=1），但很可惜，所有的负例也被定义为正例，故特异性=0，反之阈值=1时也成立。在正常情况下，我们肯定不愿意让模型瞎猜乱蒙，故我们需要一种均衡（统计优化），类似于方差-残差均衡（但现实情况不一定完全一致），我们希望二者都能同时达到相对最优的状态。所以有最佳阀值

为了获取ROC曲线的最佳阈值，需要使用一个指标--约登指数，也称正确指数。

借助于matlab的roc函数可以得出计算。

ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。在AUC>0.5的情况下,AUC越接近于1,

roc曲线数据如何收集

ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,用于二分类判别效果的分析与评价.一般自变量为连续变量,因变量为二分类变量.

基本原理是:通过判断点(cutoff point/cutoff value)的移动,获得多对灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度)),以灵敏度为纵轴,以误判率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大,判断价值越高.

灵敏度:就是把实际为真值的判断为真值的概率.

特异度:就是把实际为假值的判断为假值的概率.

误判率:就是把实际为假值的判断为真值的概率,其值等于1-特异度.

将绘成的曲线与斜45度的直线对比,若差不多重合,说明自变量对因变量的判断价值很差,若越远离斜45度的直线即曲线下的面积越大,说明自变量对因变量的判断价值越好,即根据自变量可以较为正确的判断因变量.

使用SPSS的操作过程如下:

Graphs/ROC Curve:Test variable选自变量(连续型变量),state varibale选因变量(二分类变量)display的选项一般全选.

运行结果:1.ROC曲线,可直观地看到曲线形状.

2.Area under the curve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间.

ROC曲线数据通常与二元分类问题相关联，可通过以下方法收集：

1. 数据采集：需要一个具有两个类别的数据集，包括已经标记好的分类类别，通常为0和1。可以使用公开可用或自行收集的数据集。

2. 模型训练：使用训练数据集训练分类模型（如逻辑回归、决策树、SVM等）并预测测试数据集中样本的分类类别。这些预测结果作为ROC曲线数据的基础。

3. ROC曲线绘制：通过将分类模型的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）绘制在二维平面上，得到ROC曲线。

4. ROC曲线数据记录：记录TPR和FPR的不同阈值下的数值，通常可以使用Python中的sklearn.metrics.roc_curve()函数来计算得到。

5. 评估模型性能：通过观察ROC曲线所表示的AUC（曲线下面积）来评估模型的性能，AUC越大说明模型性能越好。

需要注意的是，ROC曲线数据应该在模型训练和测试过程中随着阈值的变化而收集，以获得全面的分析结果。

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