ROC 曲線

3 條 ROC 曲線

在訊號檢測理論中，接收者操作特徵曲線，或者叫 ROC 曲線（Receiver operating characteristic curve），是一種坐標圖式的分析工具，用於選擇最佳的訊號偵測模型、捨棄次佳的模型或者在同一模型中設定最佳閾值。

在做決策時，ROC 分析能不受成本／效益的影響，給出客觀中立的建議。

ROC 曲線首先是由二戰中的電子工程師和雷達工程師發明的，用來偵測戰場上的敵軍載具（飛機、船艦），也就是訊號檢測理論。之後很快就被引入了心理學來進行訊號的知覺檢測。數十年來，ROC 分析被用於醫學、無線電、生物學、犯罪心理學領域中，而且最近在機器學習（machine learning）和資料探勘（data mining）領域也得到了很好的發展。

基本概念

分類模型（又稱分類器，或診斷）是將一個例項對映到一個特定類的過程。ROC 分析的是二元分類模型，也就是輸出結果只有兩種類別的模型，例如：（陽性／陰性）（有病／沒病）（垃圾郵件／非垃圾郵件）（敵軍／非敵軍）。

當訊號偵測（或變數測量）的結果是一個連續值時，類與類的邊界必須用一個閾值（threshold）來界定。舉例來說，用血壓值來檢測一個人是否有高血壓，測出的血壓值是連續的實數（從 0~200 都有可能），以收縮壓 140／舒張壓 90 為閾值，閾值以上便診斷為有高血壓，閾值未滿者診斷為無高血壓。二元分類模型的個案預測有四種結局：

真陽性（TP）：診斷為有，實際上也有高血壓。
偽陽性（FP）：診斷為有，實際卻沒有高血壓。
真陰性（TN）：診斷為沒有，實際上也沒有高血壓。
偽陰性（FN）：診斷為沒有，實際卻有高血壓。

這四種結局可以畫成 2 × 2 的混淆矩陣：

ROC 空間

ROC 空間將偽陽性率（FPR）定義為 X 軸，真陽性率（TPR）定義為 Y 軸。

TPR：在所有實際為陽性的樣本中，被正確地判斷為陽性之比率。（相當於靈敏度。）

FPR：在所有實際為陰性的樣本中，被錯誤地判斷為陽性之比率。

給定一個二元分類模型和它的閾值，就能從所有樣本的（陽性／陰性）真實值和預測值計算出一個 (X=FPR, Y=TPR) 座標點。

在這條線的以上的點代表了一個好的分類結果（勝過隨機分類），而在這條線以下的點代表了差的分類結果（劣於隨機分類）。

完美的預測是一個在左上角的點，在 ROC 空間座標 (0,1) 點，X=0 代表著沒有偽陽性，Y=1 代表著沒有偽陰性（所有的陽性都是真陽性）；也就是說，不管分類器輸出結果是陽性或陰性，都是 100% 正確。一個隨機的預測會得到位於從 (0, 0) 到 (1, 1) 對角線（也叫無識別率線）上的一個點；如果分類器採用 “拋硬幣” 的設定，那麼該預測會在點 (0.5, 0.5) 上。

讓我們來看在實際有 100 個陽性和 100 個陰性的案例時，四種預測方法（可能是四種分類器，或是同一分類器的四種閾值設定）的結果差異：

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 = 0.675

ACC = 0.500

ACC = 0.180

ACC = 0.820

ROC 空間的 4 個例子

將這 4 種結果畫在 ROC 空間裡：

點與隨機猜測線的距離，是預測力的指標：離左上角越近的點預測（診斷）準確率越高。離右下角越近的點，預測越不準。
在 A、B、C 三者當中，最好的結果是 A 方法。
B 方法的結果位於隨機猜測線（對角線）上，在例子中我們可以看到 B 的準確度（ACC，定義見前面表格）是 50%。
C 雖然預測準確度最差，甚至劣於隨機分類，也就是低於 0.5（低於對角線）。然而，當將 C 以 (0.5, 0.5) 為中點作一個映象後，C 的結果甚至要比 A 還要好。這個作映象的方法，簡單說，不管 C（或任何 ROC 點低於對角線的情況）預測了什麼，就做相反的結論。

ROC 曲線

上述 ROC 空間裡的單點，是給定分類模型且給定閾值後得出的。但同一個二元分類模型的閾值可能設定為高或低，每種閾值的設定會得出不同的 FPR 和 TPR。

將同一模型每個閾值 的 (FPR, TPR) 座標都畫在 ROC 空間裡，就成為特定模型的 ROC 曲線。

例如右圖，人體的血液蛋白濃度是呈正態分佈的連續變數，病人的分佈是紅色，平均值為 A g/dL，健康人的分佈是藍色，平均值是 C g/dL。健康檢查會測量血液樣本中的某種蛋白質濃度，達到某個值（閾值，threshold）以上診斷為有疾病徵兆。研究者可以調整閾值的高低（將左上圖的 B 垂直線往左或右移動），便會得出不同的偽陽性率與真陽性率，總之即得出不同的預測準確率。

由於每個不同的分類器（診斷工具、偵測工具）有各自的測量標準和測量值的單位（標示為：「健康人－病人分佈圖」的橫軸），所以不同分類器的「健康人－病人分佈圖」都長得不一樣。

比較不同分類器時，ROC 曲線的實際形狀，便視兩個實際分佈的重疊範圍而定，沒有規律可循。

但在同一個分類器之內，閾值的不同設定對 ROC 曲線的影響，仍有一些規律可循：

當閾值設定為最高時，亦即所有樣本都被預測為陰性，沒有樣本被預測為陽性，此時在偽陽性率 FPR = FP / (FP + TN) 算式中的 FP = 0，所以 FPR = 0%。同時在真陽性率（TPR）算式中， TPR = TP / (TP + FN) 算式中的 TP = 0，所以 TPR = 0%

→ 當閾值設定為最高時，必得出 ROC 座標系左下角的點 (0, 0)。

當閾值設定為最低時，亦即所有樣本都被預測為陽性，沒有樣本被預測為陰性，此時在偽陽性率 FPR = FP / (FP + TN) 算式中的 TN = 0，所以 FPR = 100%。同時在真陽性率 TPR = TP / (TP + FN) 算式中的 FN = 0，所以 TPR=100%

→ 當閾值設定為最低時，必得出 ROC 座標系右上角的點 (1, 1)。

因為 TP、FP、TN、FN 都是累積次數，TN 和 FN 隨著閾值調低而減少（或持平），TP 和 FP 隨著閾值調低而增加（或持平），所以 FPR 和 TPR 皆必隨著閾值調低而增加（或持平）。

→ 隨著閾值調低，ROC 點 往右上（或右／或上）移動，或不動；但絕不會往左下 (或左／或下) 移動。

曲線下面積（AUC）

在比較不同的分類模型時，可以將每個模型的 ROC 曲線都畫出來，比較曲線下面積做為模型優劣的指標。

4.1 意義

ROC 曲線下方的面積（Area under the Curve of ROC (AUC ROC)），其意義是：

因為是在 1x1 的方格裡求面積，AUC 必在 0~1 之間。
假設閾值以上是陽性，以下是陰性；
若隨機抽取一個陽性樣本和一個陰性樣本，分類器正確判斷陽性樣本的值高於陰性樣本之機率 。
簡單說：AUC 值越大的分類器，正確率越高。

從 AUC 判斷分類器（預測模型）優劣的標準：

AUC = 1，是完美分類器，採用這個預測模型時，存在至少一個閾值能得出完美預測。絕大多數預測的場合，不存在完美分類器。
0.5 < AUC < 1，優於隨機猜測。這個分類器（模型）妥善設定閾值的話，能有預測價值。
AUC = 0.5，跟隨機猜測一樣（例：丟銅板），模型沒有預測價值。
AUC < 0.5，比隨機猜測還差；但只要總是反預測而行，就優於隨機猜測。

4.2 計算

AUC 的計算有兩種方式，都是以逼近法求近似值。

4.2.1 梯形法

梯形法（trapezoid method）：簡單地將每個相鄰的點以直線連線，計算連線下方的總面積。因為每一線段下方都是一個梯形，所以叫梯形法。

優點：簡單，所以常用。
缺點：傾向於低估 AUC。

4.2.2 ROC AUCH 法

4.3 潛在問題

AUC of ROC 是機器學習的社群最常使用來比較不同模型優劣的方法 。然而近來這個做法開始受到質疑，因為有些機器學習的研究指出，AUC 的雜訊太多，並且很常求不出可信又有效的 AUC 值（此時便不能保證 AUC 傳達本節開頭所述之意義），使得 AUC 在模型比較時產生的問題比解釋的問題更多 。

分析軟體

所有常用於統計分析的軟體（例：SPSS、SAS、SYSTAT、S-Plus、ROCKIT、RscorePlus）都有依據不同閾值自動計算真陽性和偽陽性比率、並依此繪製 ROC 曲線的功能。

離散分類器（discrete，或稱「間斷分類器」），如決策樹，產生的是離散的數值或者一個二元標籤。應用到例項中，這樣的分類器最後只會在 ROC 空間產生單一的點。而一些其他的分類器，如樸素貝葉斯分類器，邏輯斯諦迴歸或者人工神經網路，產生的是例項屬於某一類的可能性，對於這些方法，一個閾值就決定了 ROC 空間中點的位置。舉例來說，如果可能值低於或者等於 0.8 這個閾值就將其認為是陽性的類，而其他的值被認為是陰性類。這樣就可以透過畫每一個閾值的 ROC 點來生成一個生成一條曲線。MedCalc 是較好的 ROC 曲線分析軟體。