[机器学习]-分类问题常用评价指标、混淆矩阵及ROC曲线绘制方法-python实现（多分类）

分类问题

分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一，掌握合适的评价指标，对模型进行恰当的评价，是至关重要的。

同样地，分割问题是像素级别的分类，除了mAcc、mIoU之外，也可以采用分类问题的一些指标来评价。

本文对分类问题的常见评价指标进行介绍，并附上利用sklearn库的python实现。

将从以下三个方面分别介绍：

1. 常用评价指标
2. 混淆矩阵绘制及评价指标计算
3. ROC曲线绘制及AUC计算

1. 常用评价指标

混淆矩阵（confusion matrix）

一般用来描述一个分类器分类的准确程度。
根据分类器在测试数据集上的预测是否正确可以分为四种情况：

• TP(True Positive)——将正类预测为正类数；
• FN(False Negative)——将正类预测为负类数；
• FP(False Positive)——将负类预测为正类数；
• TN(True Negative)——将负类预测为负类数。
  构成一个二分类的混淆矩阵如图：
  

均交并比（Mean Intersection over Union，mIoU)：

为语义分割的标准度量。其计算两个集合的交并比，在语义分割的问题中，这两个集合为真实值（ground truth）和预测值（predicted segmentation）。

分类问题评价指标

二分类问题经混淆矩阵的处理后，针对不同问题，可以选用不同的指标来评价系统。

1. Accuracy：表示预测结果的精确度，预测正确的样本数除以总样本数；
2. Precision：准确率，表示预测结果中，预测为正样本的样本中，正确预测为正样本的概率；
3. Sensitivity：灵敏度，表示在原始样本的正样本中，最后被正确预测为正样本的概率；
4. Specificity：常常称作特异性，它研究的样本集是原始样本中的负样本，表示的是在这些负样本中最后被正确预测为负样本的概率；
5. F1-score：表示的是precision和recall的调和平均评估指标。
   

受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线

ROC曲线是以真阳性率（TPR）为Y轴，以假阳性率（FPR）为X轴做的图。同样用来综合评价模型分类情况。是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标。

AUC（Area Under Curve）

AUC的值为ROC曲线下与x轴围成的面积，分类器的性能越接近完美，AUC的值越接近。当0.5>AUC>1时，效果优于“随机猜测”。一般情况下，模型的AUC值应当在此范围内。

2. 混淆矩阵绘制及评价指标计算

首先是分类器的训练，以sklearn库中的基础分类器为例

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVC, LinearSVC
from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt


clf = LinearSVC()
clf.fit(train_features, train_target)
predict = clf.predict(test_features)

# 绘制混淆矩阵和评价指标计算
cal(test_target, pred)

# 获取分类score
score = clf.decision_function(test_features)

# 绘制ROC曲线和计算AUC
paint_ROC(test_target, test_score)

混淆矩阵的绘制和评价指标计算可以写在一起，在绘制混淆矩阵时，已经可以算出TP\TN\FP\FN的数值。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVC, LinearSVC
from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 这是一个多分类问题，y_true是target，y_pred是模型预测结果，数据格式为numpy

def cal(y_true, y_pred):

    # confusion matrix row means GT, column means predication
    name = 'save_name'
    '''画混淆矩阵'''
    mat = confusion_matrix(y_true, y_pred)
    da = pd.DataFrame(mat, index = ['0', '1', '2'])
    sns.heatmap(da, annot =True, cbar = None, cmap = 'Blues')
    plt.title(name)
    # plt.tight_layout()yt
    plt.ylabel('True Label')
    plt.xlabel('Predict Label')
    plt.show()
    plt.savefig('{}/{}.png'.format('save_path', name)) # 将混淆矩阵图片保存下来
    plt.close()
    
    '''计算指标'''
    tp = np.diagonal(mat) # 每类的tp
    gt_num = np.sum(mat, axis=1) # axis = 1 指每行 ，每类的总数
    pre_num = np.sum(mat, axis=0)
    fp = pre_num - tp
    fn = gt_num - tp
    num = np.sum(gt_num)
    num = np.repeat(num, gt_num.shape[0])
    gt_num0 = num - gt_num
    tn = gt_num0 -fp
	
    recall = tp.astype(np.float32) / gt_num
    specificity = tn.astype(np.float32) / gt_num0
    precision = tp.astype(np.float32) / pre_num
    F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
    acc = (tp + tn).astype(np.float32) / num

    print('recall:', recall, '\nmean recall:{:.4f}'.format(np.mean(recall)) )
    print('specificity:', specificity, '\nmean specificity:{:.4f}'.format(np.mean(specificity)))
    print('precision:', precision, '\nmean precision:{:.4f}'.format(np.mean(precision)))
    print('F1:', F1 , '\nmean F1:{:.4f}'.format(np.mean(F1)))
    print('acc:', acc , '\nmean acc:{:.4f}'.format(np.mean(acc)))

混淆矩阵如图所示：

3. ROC曲线绘制及AUC计算

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVC, LinearSVC
from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 这是一个多分类问题（三分类），可以在一张图上绘制多条ROC曲线

def paint_ROC(y_test, y_score):

    '''画ROC曲线'''
    plt.figure()
    # 修改颜色
    colors = ['','darkred', 'darkorange', 'cornflowerblue']

    fpr = dict()
    tpr = dict()
    roc_auc = dict()
    # print('label',y_test)
    # print('score', y_score)

    label = np.zeros((len(y_test), 3),  dtype="uint8")
    for i in range(len(y_test)):
        label[i][int(y_test[i])-1] = 1
    # print('label',label)

    for i in range(1,4):
        fpr[i], tpr[i], _ = metrics.roc_curve(label[:,i-1], y_score[:, i-1])
        roc_auc[i] = metrics.auc(fpr[i], tpr[i])

    fpr["mean"], tpr["mean"], _ = metrics.roc_curve(label.ravel(), y_score.ravel())
    roc_auc["mean"] = metrics.auc(fpr["mean"], tpr["mean"])

    lw = 2
    plt.plot(fpr["mean"], tpr["mean"],
         label='average, ROC curve (area = {0:0.2f})'
               ''.format(roc_auc["mean"]),
         color='k', linewidth=lw)

    for i in range(1,4):
        auc = roc_auc[i]
        # 输出不同类别的FPR\TPR\AUC
        print('label: {}, fpr: {}, tpr: {}, auc: {}'.format(i, np.mean(fpr[i]), np.mean(tpr[i]), auc))
        plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=colors[i],linestyle=':',lw = lw, label='Label = {0}, ROC curve (area = {1:0.2f})'.format(i, auc))

    plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', linestyle='--')
    plt.xlim([0.0, 1.05])
    plt.ylim([0.0, 1.05])
    plt.xlabel('False Positive Rate')
    plt.ylabel('True Positive Rate')
    # plt.title('Receiver operating characteristic example')
    plt.grid(linestyle='-.')  
    plt.grid(True)
    plt.legend(loc="lower right")
    plt.show()
    # 保存绘制好的ROC曲线
    plt.savefig('{}/{}.png'.format('save_path', 'save_name'))
    plt.close()

ROC曲线如图所示：