机器学习基础 | 分类模型评估指标

Posted 2021-03-04 dataxon

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习基础 | 分类模型评估指标相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

成对指标
综合指标
图形指标

在处理机器学习的分类问题中，我们需要评估分类结果的好坏以选择或者优化模型，本文总结二分类任务中常用的评估指标。对于多分类任务的评估指标，可以参考这篇文章

先从我们最熟知的混淆矩阵(confusion matrix)说起。
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鉴于混淆矩阵看着比较抽象，可以参考下图
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常用的评估指标可以分为3类：

成对指标，包括正确率(精度)&错误率，Precision&Reall，TPR(Sentitivity)&TNR(Specificity)等;
综合指标，包括F-Score，MCC，BCR等；
图形指标，包括ROC以及延伸得到的Gini、AUC、LiftGain曲线、代价曲线等；

成对指标

错误率和正确率

错误率定义为分类错误的样本数占样本总数的比例
[ Err = frac{FP+FN}{N_{sample}} ]

正确率(精度) 定义为分类正确的样本数占总数的比例
[ Acc = 1-Err = frac{TP+TN}{N_{sample}} ]

注意：(N_{sample})表示样本总数(即confusion matrix中TP, FP, TN, FN之和)。

Precision、Recall

Precision(准确率、查准率) ，即判断为正例的样本中有多大比例是真的正例。
[P=frac{TP}{TP+FP}]

Recall(召回率、查全率) ，即正例样本中有多大比例的正例被发现(判定为正例)，该指标也称为True Positive Rate(TPR)、Sensitivity.
[R = frac{TP}{TP+FN}]

考虑到FP和FN的关系是I类错误和II类错误的关系，会此消彼长，故Precision和Recall也有这种关系。对比多个模型的表现时，可以用P-R图(横轴为Recall，纵轴为Precision).
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截图来自《机器学习》周志华，更多信息可以参考本书2.3节1.3

TPR(Sensitivity)、TNR(Specificity)

TPR(True Positive Rate) ，正例样本中被正确判定为正例的样本数比例，该指标也称为Sensitivity(敏感度)。
[TPR = sensitivity = frac{TP}{TP+FN}]

TNR(True False Rate) ，指负例样本中被正确判定为负例的样本数比例,该指标也称为Specificity(特异度)。
[TNR = specificity = frac{TN}{TN+FP}]

综合指标

F-Score

假设我们要判断人群中的好人(正例)和坏人(负例)，如果我们的关注点是“不能冤枉好人”，那么就要尽可能把好人识别出来(判断为好人的标准趋于宽松，坏人也可能被识别为好人)，此时的Precision会趋于更小，Recall会趋于更大；当我们关注的是“不能放过坏人”(比如风控业务中，“坏”客户造成的业务损失很大)，此时判断好人的标准更加严格，更多的“真”好人会被纳入“嫌疑对象”(判定为负例)，此时的Precision会趋于更大，但是Recall会降低；如果我们“尽可能既不能冤枉好人，又不能放过坏人”，那么就需要在Precision和Recall中取得平衡，此时可以看F1-Score上的表现(不过对于正负例样本不均衡的情况下，F1-Score表现并不好)。

F1-Score 是Precision和Recall的调和平均值，即
[frac{1}{F_1}=frac{1}{2}(frac{1}{P}+frac{1}{R})]
由此可推导得到
[ egin{aligned} F_1 & = frac{2 cdot P cdot R}{P+R} & = frac{2TP}{2TP+FN+FP} end{aligned} ]

更一般地，某些场景下关注Precision和Recall的权重不同!
[frac{1}{F_{eta}}=frac{1}{1+eta^2}(frac{1}{P}+frac{eta^2}{R})]
当(eta>1)时，Recall的权重更大，(eta<1)时Precision的权重更大。

Matthews Correlaton Coefficient

简称MCC(马修斯相关系数，Brian W. Matthews, 1975)，
更多参考
[ MCC = frac{TP imes TN-FP imes FN}{sqrt{(TP+FP)(TP+FN)(TN+FN)(TN+FP)}} ]
从公式中可以看出MCC和2*2列联表的卡方检验很相近。MCC的值域为[-1,1].

MCC的好处是:

正例和负例的不同划分对于最终结果没有影响
- ① TP = 0, FP = 0; TN = 5, FN = 95.
- ② TP = 95, FP = 5; TN = 0, FN = 0.
- 这两种条件下(正例和负例的划分不一样)得到的F1-Score差异非常大(①中为0，②中为0.97)，从这里还可以看出F1-Score在正负例样本比例差异不一致的情况下会高估模型的分类效果。
综合考虑了正负例样本比例不一致的情况
- TP = 90, FP = 4; TN = 1, FN = 5.
- 这种条件下得到的分类正确率(Acc)为0.91，F1-Score为0.95，MCC得到的值为0.135. 例如风控业务中“坏”用户占整体用户的比例很小，如果看正确率或者F1-Score那就入坑了，此时MCC可能更合适。

Balanced Classification Rate

简称BCR，BCR为正例样本和负例样本中各自预测正确率的均值。
[BCR=frac{1}{2}(TPR+TNR)]

与BCR对应的是BER(Balanced Error Rate)，也称之为Half Total Error Rate(HTER).
[BER = 1-BCR]

同MCC一样，正负例的标签选择对BCR的计算没有影响，而且一定程度上也能克服正负例样本不均衡导致的评估指标虚高。

图形指标

ROC、AUC

在分类模型中对样本归属类别的判断通常不是直接得到0或者1，而是一个连续的值区间(比如Logistic回归得到的预测值落在概率区间[0,1])，然后通过划定阈值来判断正例或者负例(比如概率(p=0.5)判定为正例)。

如果要看分类模型在不同决策阈值下的表现如何，则可以借助ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve，受试者操作特征曲线) 。

ROC曲线中：

横轴(x轴)是False Positive Rate(FPR)，就是负例样本中被错误判定为正例的样本比例，(FPR=1-TNR=frac{FP}{TN+FP}=frac{FP}{N})
纵轴(y轴)是True Positive Rate(TPR，等价于Sensitivity)，即正例样本中被正确判定为正例的样本数比例，(TPR=frac{TP}{TP+FN}=frac{TP}{P}).

注：上面公式中的N、P是指负例样本和正例样本各自的样本数量。

将样本按预测为正例的概率从高到低进行排序后，依次计算每个概率值作为判定阈值对应的TPR和FPR，再将排序后的每个数据点的TPR和FDR值描点到坐标系中，就得到ROC曲线。如下图示，我们可以看到，将决策阈值往正例方向移动时，对应的TPR和FDR都会下降(FDR和TPR是正相关的关系，所以作ROC曲线图将样本按TPR从小到大排序时，FDR也是从小到大的顺序)。
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注：ROC曲线图中左下角到右上角的虚线表示“随机操作”下的值(作为参考线)

ROC中决策阈值变化的动态展示如下：
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ROC曲线中曲线相对于随机线的最高点，表示正例和负例分布的分离程度(一般来说分离程度越大，ROC曲线的“小山包”隆起越明显)，“小山包”的面积(ROC曲线和随机线围住的面积)就是Gini指数，如下图所示：
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如果模型A的ROC曲线完全包裹模型B的ROC曲线，则表明模型A是优于模型B的；两个模型的ROC曲线发生交叉时，则可以通过ROC曲线下的面积(Area under the ROC curve，简称AUC)来进行比较，AUC取值范围为[0,1].

更多关于ROC曲线的资料：

代价曲线(Cost Curve)

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来源：Cost curves: An improved method for visualizing classifier performance

前面提到的指标都有一个前提，那就是正例或者负例预测错误的代价是一样的(FP,FN)。定义实际为正例预测为负例的损失为(C(-|+))，实际为负例预测为正例的损失为(C(+|-)).

代价曲线(Cost Curve)中：

横轴是正例概率代价(Probability Cost(+)，简记为(PC(+))，其值域为[0,1])，与之对应的是是负例概率代价(PC(-)=1-PC(+))，设(p(+))为样本为正例的概率，样本为负例的概率为(p(-)=1-p(+)),
[ PC(+) = frac{p(+)*C(-|+)}{p(+)*C(-|+)+p(-)*C(+|-)} ]
纵轴是归一化代价(Normalized Expected Cost)
[ egin{aligned} C_{norm} & = frac{FNR*p(+)*C(-|+)+FPR*p(-)*C(+|-)}{p(+)*C(-|+)+p(-)*C(+|-)} & = FNR*PC(+)+FPR*PC(-)& = PC(+)*(FNR-FPR)+FPR end{aligned} ]

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绘制代价曲线时，ROC曲线上每个点的坐标(TPR,FPR)映射到代价曲线上就是一条左起于(0,FPR)到右侧(1,1-TPR)的线段，所有线段绘制好后包裹而成的“小山丘”的面积就是期望的总体代价。

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来源：《机器学习》周志华
更多参考：Cost curves: An improved method for visualizing classifier performance, Chris Drummond & Robert C. Holte, 20063.

Gain/Lift Chart

提升图(Lift Chart，也称为Lift Curve)和收益图(Gain Chart)是从ROC曲线衍生出来的。
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截图来自Data Mining and Statistics for Decision Making , Stéphane Tufféry

Lift公式通过贝叶斯推导可以得到
[ egin{aligned} Lift & = frac{P(A igcap B)}{P(A)*P(B)}& = frac{P(A|B)*P(B)}{P(A)*P(B)}=frac{P(A|B)}{P(A)}& = frac{P(B|A)*P(A)}{P(A)*P(B)}=frac{P(B|A)}{P(B)}end{aligned} ]
公式中的(P(B))可以看做上图中的横轴，也就是每个划分下对应的样本数量占比(P(p>p_ heta))((p)是样本为正例的概率，(p_ heta)是正例概率划分点)，(P(A|B))就是每个分组中正例的比例(P(+|p>p_ heta)).

作Lift曲线时，将样本按预测为正例的概率(P(+))从大到小排序后，按照(P(+))等距划分为N段(取百分位数，一般划分10段)，将每1小段当做一个小组，然后计算每个分组中正例的比例，类似如下的表格
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