一 背景 

     首先舉個例子：

站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到綿陽網(wǎng)站設(shè)計與綿陽網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗，讓設(shè)計與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個性化、用戶體驗好的作品，建站類型包括：成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設(shè)計、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、主機域名、網(wǎng)站空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋綿陽地區(qū)。

                        正樣本（90）                      負樣本（10）

模型1預(yù)測       正（90）                               正（10）

模型2預(yù)測       正（70）負（20）               正（5）負（5）

結(jié)論：

      模型1準(zhǔn)確率90%；

      模型2 準(zhǔn)確率75%

      考慮對正負樣本對預(yù)測能力，顯然模型2要比模型1好，但對于這種正負樣本分布不平衡對數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確率不能衡量分類器對好壞了，所以需要指標(biāo)auc解決傾斜樣本的評價問題。

二分類混淆矩陣

預(yù)測\實際      1            0

1                   TP         FP

0                   FN          TN

      TPR＝TP／P＝TP／TP＋FN  直觀1中猜對多少

      FPR＝FP／N＝FP／FP＋TN 直觀0中猜錯多少

      Auc對橫縱坐標(biāo)分別為FPR和TPR，相對于y=x這條直線靠近左上角對分類器性能更好，所以模型2更優(yōu)。

                           TPR                           FPR

模型1                90/90＝1                  10/10=1

模型2                70/90=0.78               5/10=0.5

模型1和2的auc點位分別如下圖所示，顯然模型1更優(yōu)：

 

二 研究現(xiàn)狀

      AUC直觀概念，任意取一對正負樣本，正樣本score大于負樣本對概率。

      計算方法：正樣本和負樣本pair對，auc＝預(yù)估正樣本score大于負樣本score的pair對數(shù)／總的pair對數(shù)。

      E.g. 分別計算模型1和2對auc？

四個樣本label為y1=+1, y2=+1, y3=-1, y4=-1

模型1的預(yù)測為 y1=0.9, y2=0.5, y3=0.2, y4=0.6

模型2的預(yù)測為 y1=0.1, y2=0.9, y3=0.8, y4=0.2

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標(biāo)題名稱：點擊率模型AUC-創(chuàng)新互聯(lián)
URL地址：http://www.js-pz168.com/article48/gheep.html

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