【算法岗面试知识点】模型评估（混淆矩阵，准确率，精准率，召回率，ROC，AUC）算法岗面试总结

【【算法岗面试知识点】模型评估（混淆矩阵，准确率，精准率，召回率，ROC，AUC）】1. 混淆矩阵

混淆矩阵
	真实类别1	真实类别0
预测类别1	TP（True Positive）真阳	FP（False Positive) 伪阳
预测类别0	FN（False Negative）伪阴	TN（True Negative）真阴

2. 各种率

准确率：Accuracy = （TP+TN）/(TP+FP+FN+TN)
精准率：Precision = TP/(TP+FP)#预测为正样本，有多少是真实的正样本
召回率：Recall = TP/(TP+FN)#真实正样本中，有多少正样本预测对了

3. ROC与AUC

真阳率：TPRate = TP/(TP+FN)
伪阳率：FPRate = FP/(FP+TN)

ROC曲线的横轴是FPRate，纵轴是TPRate；AUC是ROC曲线下的面积。
横轴：FPR越大，预测正类中实际负类越多
纵轴：TPR越大，预测正类中国实际正类越多

ROC的曲线意义：

（1）ROC曲线能够很容易查出任何阈值对学习器的泛化性能影响
（2）有助于选择最佳的阈值，ROC曲线越靠近左上角，模型的准确率就越高。最靠近左上角的ROC曲线上的点是分类错误最少的最好阈值，其中假正例和假负例总数最少。
（3）可以对不同学习器比较性能，将各个学习器的ROC曲线绘制到同一坐标中，直观地鉴别优势，靠近左上角的ROC曲线所代表的的学习器准确性最高。

AUC面积的由来：

如果两条ROC曲线没有相交，我们可以根据哪条曲线最靠近左上角代表的学习性能最好来判断。但实际任务中，情况很复杂，如果两条ROC曲线发生了交叉，则很难判断，所以引入AUC面积。

AUC面积的意义：
- AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标，表示预测的正例排在负例前面的概率。
- 具体来说，AUC就是从所有正样本中随机选择一个样本，从所有负样本中随机选择一个样本，然后根据你的学习器对两个随机样本进行预测，把正样本预测为正例的概率p1，把负样本预测为正例的概率p2，p1>p2的概率就等于AUC。所以AUC反映的是分类器对样本的排序能力。
为什么使用Roc和Auc评价分类器

既然已经这么多标准，为什么还要使用ROC和AUC呢？因为ROC曲线有个很好的特性：当测试集中的正负样本的分布变换的时候，ROC曲线能够保持不变。在实际的数据集中经常会出现样本类不平衡，即正负样本比例差距较大，而且测试数据中的正负样本也可能随着时间变化。