机器学习评估指标AUC与Precision、Recall、F1之间的关系_关系抽取评估指标f1公式

AUC、 Precision、Recall、F1等都是机器学习中常用的模型评估指标，本文通过数学推导和实验结果探讨AUC与Precision、Recall、F1等的关系。

数学推导

假设r为recall，p为precision，预测阈值为0.5，
TP、TN、FP、FN如下图所示：

假设一共有N个样本，正负样本各一半，当正负样本比例不是1：1时，下面的推导过程也适用。首先，使用r和p表示TP、TN、FP、FN，公式如下：
$TP=\frac{N}{2}\cdot r$
$FN=\frac{N}{2}\cdot (1-r)$
$FP=\frac{N}{2}\cdot r\cdot (\frac{1}{p}-1)$
$TP=\frac{N}{2}-\frac{N}{2}\cdot r\cdot (\frac{1}{p}-1)$

根据AUC的含义，它表示随机分别选取一个正样本和一个负样本，正样本的预测值高于负样本的预测值的概率，我们将这个事件记为A。 我们随机抽取一个正样本和一个负样本，一共有四种可能性。

B1：正样本TP，负样本TN

B2：正样本TP，负样本FP

B3：正样本FN，负样本TN

B4：正样本FN，负样本FP

于是有：
$AUC=P(B1)\cdot P(A|B1)+P(B2)\cdot P(A|B2)+P(B3)\cdot P(A|B3)+P(B4)\cdot P(A|B4)$，
其中 $P(A|B1)=1$，$P(A|B4)=0$, $P(A|B2)$ 和 $P(A|B3)$皆刻画了模型预测的稳定程度，我们记为t，取值在0和1之间。通常模型性能越好，t也越大。

这样我们就得到了AUC关于r、p的计算公式：
$AUC=r+t+r^2\cdot (\frac{1}{p}-1)\cdot (2t-1)-\frac{rt}{p}$

实验说明

实验一

1、选取iris的label为0和1的两类，共100条数据，一半作为训练集，一半作为测试集。0和1类的样本比例为1：1

2、对数据进行增广，将训练集扩充为2000条，测试集扩为200条。增广的方式为添加高斯噪声，噪声的均值为0，标准差从1增加至15。这样得到15组实验数据。

3、在每组实验数据上训练感知器模型，评估模型效果，计算AUC、F1、Precision、Recall

等指标。绘图对比指标变化趋势。

实验二

使用实验一得到的15组Precision、Recall估计AUC，并与真实的AUC比较，验证数学推导是否正确。我们假定confidence随着noise的标准差发生指数衰减，即$t=初始值\ast (衰减因子{)}^{噪声标准差}$。

实验代码

## 模型评估指标实验
# 对iris进行数据增广，噪声的标准差作为实验参数，在增广数据上训练感知器模型并评估模型效果。
# 对比不同噪声下AUC、F1、Precision、Recall的变化情况
import sklearn
from sklearn import datasets
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.metrics import precision_score
from sklearn.metrics import recall_score
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

#加载iris数据集
#iris数据集为一个用于识别鸢尾花的机器学习数据集
#通过四种特征(花瓣长度,花瓣宽度,花萼长度,花萼宽度)来实现三种鸢尾花的类别划分
iris = datasets.load_iris()
#iris.data大小为150*4,代表4种特征
#这里只提取后两类特征
X = iris.data[0:100]
#标签
y = iris.target[0:100]

#划分训练集和测试集
#random_state = 0表示不设定随机数种子,每一次产生的随机数不一样
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.5, random_state = 0)

sc = StandardScaler()
sc.fit(X_train) # 估算每个特征的平均值和标准差
X_train_std = sc.transform(X_train)
# 注意：这里我们要用同样的参数来标准化测试集，使得测试集和训练集之间有可比性
X_test_std = sc.transform(X_test)

def augment(X_train_std,y_train,std=1,repeat=1):
    X_aug=np.zeros((len(X_train_std)*repeat,len(X_train_std[0])))
    y_aug=np.zeros((len(y_train)*repeat,))
    for i in range(repeat):
        noise=np.random.multivariate_normal(np.zeros((4,)),std*np.eye(4,4),size=len(X_train_std))
        X_aug[i*len(X_train_std):(i+1)*len(X_train_std)]=X_train_std+noise
        y_aug[i*len(X_train_std):(i+1)*len(X_train_std)]=y_train
    return X_aug,y_aug

f1=[]
ps=[]
rc=[]
auc=[]
for i in range(15):
    X_aug,y_aug=augment(X_train_std,y_train,std=i+1,repeat=40) #set noise std as i+1
    X_train_aug=np.concatenate((X_aug,X_train_std),axis=0)
    y_train_aug=np.concatenate((y_aug,y_train))
    
    X_aug2,y_aug2=augment(X_test_std,y_test,std=i+1,repeat=4) #set noise std as i+1
    X_test_aug=np.concatenate((X_aug2,X_test_std),axis=0)
    y_test_aug=np.concatenate((y_aug2,y_test))

    clf = MLPClassifier(random_state=1, max_iter=100).fit(X_train_aug, y_train_aug)

    # 分类测试集，这将返回一个测试结果的数组
    y_pred=clf.predict_proba(X_test_aug)
    y_pred_class=list(map(lambda x: 1 if x>0.5 else 0, y_pred[:,1].tolist()))
    auc_value=roc_auc_score(y_test_aug, y_pred[:,1])
    f1_value=f1_score(y_test_aug, y_pred_class)
    p=precision_score(y_test_aug, y_pred_class)
    r=recall_score(y_test_aug, y_pred_class)
    auc.append(auc_value)
    f1.append(f1_value)
    ps.append(p)
    rc.append(r)
    
    # 计算模型在测试集上的准确性
    print('Iter %d: '%i)
    print("AUC: %.4f"%auc_value)
    print("Accuracy: %.4f"%accuracy_score(y_test_aug, y_pred_class))
    print("Precision: %.4f"%p)
    print("Recall: %.4f"%r)
    print("F1: %.4f"%f1_value)

# --------- Visualization --------
# plot logloss curve
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.title("AUC vs F1")
x=[i+1 for i in range(15)]
plt.plot(x,auc)
plt.plot(x,f1)
plt.plot(x,ps)
plt.plot(x,rc)
plt.legend(['AUC','F1','Precision','Recall'])
plt.xlabel('Noise Std')
plt.xticks(x)
plt.tight_layout()
plt.show()

#estimate AUC
#compare real auc and estimated auc
def cal_auc(x,i,init_cfd=0.9,decay=0.99):
    p=x[0]
    r=x[1]
    t=init_cfd*decay**i
    print(t)
    return r+t+r**2*(1.0/p-1.0)*(2*t-1)-r*t/p

init_cfd=0.95
decay=0.97
auc_est=[cal_auc(x,i+1,init_cfd,decay) for i,x in enumerate(zip(ps,rc))]

# --------- Visualization --------
# plot logloss curve
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.title("AUC Estimation")
x=[i+1 for i in range(15)]
plt.plot(x,auc)
plt.plot(x,auc_est)
plt.legend(['AUC','Estimated AUC'])
plt.xlabel('Noise Std')
plt.xticks(x)
plt.show()
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实验结果

实验一

从实验结果可以看到，随着噪声的增大，AUC、F1、Precision、Recall都在下降。F1基本是Precision和Recall的均值，这从F1的定义就可以得知。比较有趣的现象是，AUC一直高于F1，并且一直相差0.05左右。

实验二

从上图可以看到，估计的AUC和真实的AUC非常接近，这证明我们的数学推导是正确的。

总结

本文推导了AUC的计算公式，从推导过程可以看到AUC、TP、TN、FP、FN、Precision、Recall、F1这些评估指标的相互关系。通过iris上的小实验我们验证了推导过程是否正确。