Julia 中的随机森林和 ROC 曲线

Posted 2023-03-12

【中文标题】Julia 中的随机森林和 ROC 曲线

【英文标题】：Random Forests and ROC Curves in Julia

【发布时间】：2017-02-20 18:08:21

【问题描述】：

我正在使用 DecisionTree.jl 包的 ScikitLearn 风格为 RDatasets 数据集之一的二元分类问题创建一个随机森林模型（我的意思见 DecisionTree.jl 主页底部通过 ScikitLearn 风味）。我也在使用MLBase 包进行模型评估。

我已经为我的数据建立了一个随机森林模型，并想为这个模型创建一个 ROC 曲线。阅读可用的文档，我确实了解 ROC 曲线在理论上是什么。我只是不知道如何为特定模型创建一个。

从Wikipedia page 第一句话的最后一部分，我在下面用粗体斜体标出是引起我困惑的部分：“在统计学中，接收者操作特征 (ROC) 或 ROC 曲线是图解说明二元分类器系统的性能随着其区分阈值的变化。"整篇文章中都有更多关于阈值的内容，但这仍然让我对二元分类问题感到困惑。什么是阈值，我如何改变它？

此外，在MLBase documentation on ROC Curves 中，它表示“根据给定的分数和阈值 thres，计算 ROC 实例或 ROC 曲线（ROC 实例的向量）。”但实际上并没有在其他任何地方提及这个阈值。

下面给出了我的项目的示例代码。基本上，我想为随机森林创建一条 ROC 曲线，但我不确定如何或是否合适。

using DecisionTree
using RDatasets
using MLBase

quakes_data = dataset("datasets", "quakes");

# Add in a binary column as feature column for classification
quakes_data[:MagGT5] = convert(ArrayInt32,1, quakes_data[:Mag] .> 5.0)

# Getting features and labels where label = 1 is mag > 1 and label = 2 is mag <= 5
features = convert(Array, quakes_data[:, [1:3;5]]);
labels = convert(Array, quakes_data[:, 6]);
labels[labels.==0] = 2

# Create a random forest model with the tuning parameters I want
r_f_model = RandomForestClassifier(nsubfeatures = 3, ntrees = 50, partialsampling=0.7, maxdepth = 4)

# Train the model in-place on the dataset (there isn't a fit function without the in-place functionality)
DecisionTree.fit!(r_f_model, features, labels)

# Apply the trained model to the test features data set (here I haven't partitioned into training and test)
r_f_prediction = convert(ArrayInt64,1, DecisionTree.predict(r_f_model, features))

# Applying the model to the training set and looking at model stats
TrainingROC = roc(labels, r_f_prediction) #getting the stats around the model applied to the train set
#     p::T    # positive in ground-truth
#     n::T    # negative in ground-truth
#     tp::T   # correct positive prediction
#     tn::T   # correct negative prediction
#     fp::T   # (incorrect) positive prediction when ground-truth is negative
#     fn::T   # (incorrect) negative prediction when ground-truth is positive

我还阅读了this 的问题，并没有发现它真的很有帮助。

【参考方案1】：

二元分类的任务是给一个新的、未标记的数据点一个0/1（或true/false、red/blue）标签。大多数分类算法旨在输出连续的实数值。这个值被优化为对于具有已知或预测标签1 的点更高，而对于具有已知或预测标签0 的点更低。要使用此值生成0/1 预测，需要使用额外的阈值。预测值高于阈值的点将被标记为1（对于低于阈值的点，预测为0 标签）。

为什么这个设置有用？因为，有时错误预测 0 而不是 1 的成本更高，然后您可以将阈值设置得较低，从而使算法输出预测 1s 的频率更高。

在极端情况下，当预测 0 而不是 1 对应用程序没有任何成本时，您可以将阈值设置为无穷大，使其始终输出 0（这显然是最好的解决方案，因为它会导致免费）。

阈值技巧无法消除分类器中的错误 - 现实世界问题中的分类器都不是完美的或没有噪音的。它可以做的是改变0-when-really-1 错误和1-when-really-0 错误之间的比率以进行最终分类。

随着阈值的增加，更多的点会被标记为0 标签。考虑一个图表，其中在 x 轴上用0 分类的点的分数，在 y 轴上用0-when-really-1 错误分类的点的分数。对于阈值的每个值，在此图表上为生成的分类器绘制一个点。为所有阈值绘制一个点，您会得到一条曲线。这是 ROC 曲线的（一些变体），它总结了分类器的能力。一个常用的分类质量指标是此图表的 AUC 或曲线下面积，但实际上，整个曲线在应用程序中可能是有意义的。

这样的摘要出现在许多关于机器学习的文本中，这是一个谷歌查询。

希望这能阐明阈值的作用及其与 ROC 曲线的关系。

【讨论】：

谢谢，我看了很多文章，但没有像你刚才那样让我清楚地理解。

谢谢。关于您的代码，最后一行roc(labels...) 为决策树r_f_model 的特定预测提供了 ROC 曲线的一个点。这个决策树算法是一个分类器的例子，它不输出一个实数，而是一个实际的预测。也许拟合函数中的一些参数可以生成更多的点来充实 ROC 曲线。