ROC曲线

在信号检测理论中，接收者操作特征曲線，或者叫ROC曲线（英語：Receiver operating characteristic curve），是一种坐標圖式的分析工具，用於选择最佳的信號偵測模型、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曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来偵测战场上的敌军載具（飛機、船艦），也就是信号检测理论。之后很快就被引入了心理学来进行信号的知觉检测。數十年來，ROC分析被用於医学、无线电、生物學、犯罪心理學领域中，而且最近在机器学习（machine learning）和数据挖掘（data mining）领域也得到了很好的发展。 分类模型（又稱分类器，或診斷）是将一个实例映射到一个特定类的过程。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）的结果是一個連續值時，類與類的邊界必须用一个阈值（英語：threshold）來界定。举例来说，用血压值来检测一个人是否有高血压，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。 偽阳性（FP）：診斷為有，实际卻没有高血壓。 真陰性（TN）：診斷為沒有，實際上也沒有高血壓。 偽阴性（FN）：診斷為沒有，实际却有高血壓。 這四種結局可以畫成2 × 2的混淆矩阵： ROC空间将偽陽性率（FPR）定義為 X 軸，真陽性率（TPR）定义为 Y 轴。 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。 T P R = T P / ( T P + F N ) {\displaystyle TPR=TP/(TP+FN)} FPR：在所有實際為阴性的样本中，被錯誤地判斷為陽性之比率。 F P R = F P / ( F P + T N ) {\displaystyle FPR=FP/(FP+TN)} 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。 在这条线的以上的点代表了一个好的分类结果（勝過隨機分類），而在这条线以下的点代表了差的分类结果（劣於隨機分類）。 完美的預測是一个在左上角的点，在ROC空间座标 (0,1)点，X=0 代表着没有偽阳性，Y=1 代表著沒有偽阴性（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。一个随机的预测会得到位於从 (0, 0) 到 (1, 1) 对角线（也叫无识别率线）上的一个点；最直观的随机预测的例子就是抛硬币。 让我们来看在實際有100个阳性和100个阴性的案例時，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： 將這4種结果畫在ROC空间裡： 點與随机猜测线的距離，是預測力的指標：离左上角越近的點預測（診斷）準確率越高。離右下角越近的點，预测越不準。 在A、B、C三者當中，最好的結果是A方法。 B方法的结果位於随机猜测线（對角線）上，在例子中我们可以看到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，当将C以 (0.5, 0.5) 為中點作一个镜像后，C'的结果甚至要比A还要好。这个作镜像的方法，简单說，不管C（或任何ROC點低於對角線的情況）预测了什么，就做相反的結論。 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态分布的連續變數，病人的分布是紅色，平均值為A g/dL，健康人的分布是藍色，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。 1. 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。 2. 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。 3. 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。 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。 ROC曲線下方的面積（英語：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 = A U C {\displaystyle =AUC} 。 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。 AUC的計算有兩種方式，都是以逼近法求近似值。 梯形法（英語：trapezoid method）：簡單地將每個相鄰的點以直線連接，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。 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的杂訊太多，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 。 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。 离散分类器（英語：discrete，或稱「間斷分類器」），如决策树，产生的是离散的数值或者一个二元标签。应用到实例中，这样的分类器最后只会在ROC空间产生单一的点。而一些其他的分类器，如朴素贝叶斯分类器，邏輯斯諦迴歸或者人工神经网络，产生的是实例属于某一类的可能性，对于这些方法，一个阈值就决定了ROC空间中点的位置。举例来说，如果可能值低于或者等于0.8这个阈值就将其认为是阳性的类，而其他的值被认为是阴性类。这样就可以通过画每一个阈值的ROC点来生成一个生成一条曲线。MedCalc是较好的ROC曲线分析软件。 Fawcett, Tom (2006); An introduction to ROC analysis, Pattern Recognition Letters, 27, 861–874. 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