在混淆矩阵的讨论中，曾使用逻辑回归算法对威斯康星乳腺癌数据集进行分类，以判断肿瘤是恶性还是良性。

当时，分类模型是利用准确率、精确率等多种指标进行评估的。

对于二分类模型，存在另一种重要的模型评估方法，即 ROC AUC。

本文将深入探讨为何需要引入这一额外指标，以及何时应优先采用它。

为详细解析 ROC AUC，将以 IBM HR Analytics 数据集为例进行分析。

该数据集包含了 1470 名员工的详细信息，例如年龄、职位、性别、月收入、工作满意度等。

共有 34 个特征用于描述每位员工。

此外，数据集中还包含一个目标列 “Attrition”（员工流失），其中 “Yes” 表示员工已离职，而 “No” 则表示员工仍在职。

接下来，审视一下目标列的类别分布情况。

图片来源：作者

从上述类别分布图中可以明显看出，该数据集存在严重的类别不平衡问题。

基于这些数据，需要构建一个模型，用于预测员工是否会留在公司。

由于这是一项二分类（是/否）任务，此处将选用逻辑回归算法对数据进行处理。

代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
Load the dataset
df = pd.read_csv("C:/HR-Employee-Attrition.csv")
Drop non-informative columns
df.drop(['EmployeeNumber', 'Over18', 'EmployeeCount', 'StandardHours'], axis=1, inplace=True)
Encode the target column
df['Attrition'] = df['Attrition'].map({'Yes': 1, 'No': 0})
One-hot encode categorical features
df = pd.get_dummies(df, drop_first=True)
Split features and target
X = df.drop('Attrition', axis=1)

y = df['Attrition']
Train-test split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(

X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42

)
Feature scaling
scaler = StandardScaler()

X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)

X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
Train logistic regression model
model = LogisticRegression(max_iter=1000)

model.fit(X_train_scaled, y_train)
Predict on test data
y_pred = model.predict(X_test_scaled)
Predict probabilities for the positive class
y_prob = model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1]
Confusion matrix and classification report
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

report = classification_report(y_test, y_pred)
Display results
print("Confusion Matrix:

", conf_matrix)

print("

Classification Report:

", report)

混淆矩阵与分类报告

图片来源：作者

从上述分类报告中可以看出，模型的准确率为 86%。然而，对于类别 “1”（表示员工离职，即 Attrition = Yes）的召回率却仅为 0.34，这意味着模型只正确识别出了 34% 的离职员工。

相反，对于类别 “0”（表示员工在职，即 Attrition = No）的召回率高达 0.96，表明模型能够正确识别 96% 的在职员工。

这种现象正是由数据集不平衡所导致的。在这种情况下，仅仅依靠准确率进行评估可能具有误导性。

这是否意味着需要更换模型算法呢？答案是否定的。

真正需要改变的是模型评估的方式，而评估不平衡数据集上的分类模型时，最佳方法正是采用 ROC AUC。

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既然已知 ROC AUC 是评估分类模型的另一种有效方法，那么在深入探讨 ROC AUC 之前，有必要回顾一下目前为止所进行的操作。

在 IBM HR 数据集上应用逻辑回归后，模型为每位员工生成了一个概率分数，该分数表示员工离职的可能性。

图片来源：作者

在生成混淆矩阵和分类报告时，它们通常基于一个默认阈值，即 0.5。

如果预测概率大于 0.5，员工则被判定为离职；反之，如果概率小于 0.5，则被判定为仍在职。

基于此，模型取得了 86% 的准确率，但召回率仅为 34%。可见，准确率在这里具有误导性，因此决定采用 ROC AUC 来评估模型性能。

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ROC AUC 详解

首先，深入探讨接收者操作特征（Receiver Operating Characteristic, ROC）曲线。

ROC 曲线是通过绘制真阳性率（True Positive Rate, TPR）与假阳性率（False Positive Rate, FPR）之间的关系而得到的。

分类报告是基于单一阈值生成的，这一点已有所了解。然而，ROC 曲线的生成原理则不同：它通过计算所有可能阈值下的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR），然后将这些点绘制出来。

接下来，通过一个示例数据集，了解如何从中生成 ROC 曲线。

图片来源：作者

对于上述数据，将计算在所有可能阈值下的 TPR 和 FPR，然后绘制出相应的曲线。

什么是“可能阈值”？

为了生成 ROC 曲线，并非需要在 0 到 1 之间的每个数值点上都计算 TPR 和 FPR。

相反地，通常会使用数据集中所有独特的预测概率值作为阈值，并在最大预测概率之上额外添加一个值（此时所有预测都为负，曲线从 (0,0) 开始），在最小预测概率之下再添加一个值（此时所有预测都为正，曲线终止于 (1,1)）。

为何不将 0 到 1 之间的每个数值都作为阈值？

以示例数据为例，其中有一个预测概率为 0.6592。如果将其作为阈值来计算 TPR 和 FPR。

在 0.6592 和 0.8718 之间，TPR 和 FPR 的值将保持不变，它们只会在阈值跨越某个预测概率值时发生变化。

这正是为何采用独特的预测概率值作为阈值来生成 ROC 曲线的原因。

基于示例数据，接下来生成 ROC 曲线，并观察其呈现出的特征。

为了生成 ROC 曲线，需要计算 TPR 和 FPR。

真阳性率 (TPR) = 真阳性 (TP) / (真阳性 (TP) + 假阴性 (FN))

真阳性率（TPR）也常被称为召回率（Recall）。

假阳性率 (FPR) = 假阳性 (FP) / (假阳性 (FP) + 真阴性 (TN))

对于此示例数据，用于计算 TPR 和 FPR 的阈值集合为 {1, 0.9799, 0.9709, 0.8737, 0.8718, 0.6592, 0.6337, 0}。

接下来，计算每个阈值下的 TPR 和 FPR。

在阈值 0.9799 处：

真阳性 (TP) = 1，假阴性 (FN) = 2

假阳性 (FP) = 0，真阴性 (TN) = 3

TPR = TP / (TP + FN) = 1 / (1 + 2) = 1 / 3 ≈ 0.33

FPR = FP / (FP + TN) = 0 / (0 + 3) = 0

⇒ (FPR, TPR) = (0, 0.33)

按照这种方式，可以计算出每个阈值下的 TPR 和 FPR。

图片来源：作者

接着，绘制 TPR 与 FPR 的关系图，从而得到 ROC 曲线。

图片来源：作者

这就是 ROC 曲线的生成过程。由于仅使用了 6 个点的样本数据，曲线的观察和解释可能不够直观。这里的核心目标是理解 ROC 曲线的生成机制。

接下来需要解读 ROC 曲线，为此将使用 Python 在实际数据集上生成 ROC 曲线。

代码示例：

# Compute ROC curve and AUC
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
Print AUC
print(f"AUC: {roc_auc:.2f}")
Plot ROC curve
plt.figure(figsize=(6,6))

plt.plot(fpr, tpr, label=f"ROC curve (AUC = {roc_auc:.2f})", linewidth=2)

plt.plot([0,1], [0,1], 'k--', label="Random guess (AUC = 0.5)")

plt.xlim([0,1])

plt.ylim([0,1.05])

plt.xlabel("False Positive Rate (FPR)")

plt.ylabel("True Positive Rate (TPR)")

plt.title("ROC Curve - Logistic Regression (HR Dataset)")

plt.legend(loc="lower right")

plt.grid(True)

plt.show()

图示：

图片来源：作者

暂且不论 AUC（将在稍后讨论），仅从 ROC 曲线本身可以解读出什么信息？

在上图中，Y 轴代表真阳性率（TPR），即模型正确识别出的实际正例数量；X 轴代表假阳性率（FPR），即模型错误地将多少负例识别为正例。

通过 ROC 曲线，可以观察模型在不同阈值下的表现。理想情况下，期望真阳性率尽可能高，同时假阳性率尽可能低，这意味着 ROC 曲线应尽可能地向图表的左上方弯曲。

如果曲线接近或沿着对角线，则表明模型基本上是在进行随机猜测，其性能无法令人满意。

如果曲线位于对角线下方，则说明模型的性能非常糟糕。

通过这种方式，可以对模型在不同阈值下的性能有一个全面的了解。

接下来，讨论 曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）。

此前已观察到，对于本文所使用的数据，AUC 值约为 0.81。

图片来源：作者

AUC 值为 0.81 意味着，如果随机选择一名离职员工和一名在职员工，模型有 81% 的概率会给离职员工分配一个更高的预测概率。

现在，利用示例数据集来理解 AUC 的计算方法。

再次回到之前使用示例数据生成的 ROC 曲线。

图片来源：作者

上图中阴影区域即代表 AUC。

接下来，进行 AUC 的计算。

从点 (0.00, 0.33) 到 (0.33, 0.33)，曲线下方区域由橙色矩形表示。

从点 (0.33, 0.33) 到 (0.67, 0.33)，曲线下方区域由绿色矩形表示。

从点 (0.67, 0.33) 到 (1.00, 0.33)，曲线下方区域由红色矩形表示。

要计算 AUC，需要计算这些矩形的面积并将它们相加。

橙色矩形面积：长 × 宽 = 0.33 × 0.33 = 0.11

绿色矩形面积：长 × 宽 = 0.34 × 0.33 = 0.11

红色矩形面积：长 × 宽 = 0.33 × 0.33 = 0.11

总 AUC = 0.11 + 0.11 + 0.11 = 0.33

这就是 AUC 的计算方式。

在上述示例中，也可以不将区域细分为逐点分段来计算面积。但在实际应用中，很少会遇到如此简单的 ROC 曲线。

接下来，考虑一个更接近真实情况的 ROC 曲线示例，并计算其 AUC。

图片来源：作者

现在，计算这条 ROC 曲线的 AUC。

这条曲线包含三个线段。其中两个是梯形，一个看似三角形。然而，通常不会为每种形状使用单独的公式，因为在实际情况中，很少会形成完美的矩形或三角形。

只需统一使用梯形面积公式进行计算。

面积 = 1/2 × (y₁ + y₂) × (x₂ – x₁)

接着，利用此公式计算 AUC。

线段 1: (0.0, 0.0) → (0.2, 0.4) 面积 = 1/2 × (0.0 + 0.4) × (0.2 – 0.0) = 0.04

在此情况下，梯形公式会自动简化为三角形面积公式。

线段 2: (0.2, 0.4) → (0.6, 0.8) 面积 = 1/2 × (0.4 + 0.8) × (0.6 – 0.2) = 0.24

线段 3: (0.6, 0.8) → (1.0, 1.0) 面积 = 1/2 × (0.8 + 1.0) × (1.0 – 0.6) = 0.36

总 AUC = 0.04 + 0.24 + 0.36 = 0.64

这就是 AUC 的计算方法。至此，已经理解了 HR 数据集为何能得到 0.81 的 AUC 值。

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AUC 的第二种计算方法

再次回到示例数据集。

图片来源：作者

正例 (1): [0.9799, 0.6592, 0.6337]

负例 (0): [0.9709, 0.8737, 0.8718]

这里共有 9 对正负样本对。

现在，将每个正例与每个负例进行比较，以判断哪个被模型赋予了更高的排名（即预测概率）。

0.9799 (正例) > 0.9709 (负例) ⇒ 正例排名更高

0.9799 (正例) > 0.8737 (负例) ⇒ 正例排名更高

0.9799 (正例) > 0.8718 (负例) ⇒ 正例排名更高

0.6592 (正例) < 0.9709 (负例) ⇒ 正例排名更低

0.6592 (正例) < 0.8737 (负例) ⇒ 正例排名更低

0.6592 (正例) < 0.8718 (负例) ⇒ 正例排名更低

0.6337 (正例) < 0.9709 (负例) ⇒ 正例排名更低

0.6337 (正例) < 0.8737 (负例) ⇒ 正例排名更低

0.6337 (正例) < 0.8718 (负例) ⇒ 正例排名更低

正确排序对数 = 3，总对数 = 9，AUC = 3 / 9 = 0.33

这被称为 AUC 的排序法。

通过两种方法，对示例数据都得到了 0.33 的相同 AUC 值。

可以理解为：

AUC = 正确排序的样本对数 / 总样本对数

因此，AUC 可以被解释为：随机选择一个正例和一个负例，模型将正例的预测概率排序高于负例的概率。

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既然已经了解了如何生成 ROC 曲线并计算 AUC，接下来深入探讨 ROC AUC 的重要意义。

在发现准确率具有误导性时，便转向使用 ROC AUC。但可能会有人提出疑问：为何不遍历所有可能的阈值，计算准确率和其他指标，然后直接选择最佳阈值呢？

这种方法确实可行。然而，在比较两个模型时，不能简单地依据各自的最佳阈值进行比较，因为不同模型可能拥有不同的“最佳”阈值。

ROC AUC 提供了一个单一的数值，能够全面概括模型的性能，从而使得不同模型之间能够进行公正、统一的比较。

另一个关键点是，所谓的“最佳阈值”往往取决于所选择的评估指标。

最佳阈值会根据是优化准确率、精确率、召回率还是 F1 分数而变化。相比之下，ROC AUC 是一个与阈值无关的指标，这使其成为衡量模型质量更具通用性的度量标准。

最后，ROC AUC 能够有效捕捉模型的排序能力，这使其在处理不平衡数据集时尤其有用。

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数据集来源

本文所使用的 IBM HR Analytics 员工流失数据集 来源于 Kaggle 平台，并采用 CC0（公共领域）许可协议发布，确保了其在分析和发布中的安全使用。

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希望本文能为您带来帮助。

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