IMDB数据集探索
数据探索与分析。
链接：https://github.com/XinToWorld/NLP-/blob/master/IMDB%E7%BB%83%E4%B9%A0.ipynb
ROC曲线、PR曲线
召回率、准确率是二分类问题常用的评价指标。
TP——正类判别成正类
FN——正类判别成负类
FP——负类判别成正类
TN——负类判别成负类
准确率定义为：
召回率定义为：
ROC曲线
TPR与FPR
ROC
- ROC曲线常用于二分类问题中的模型比较，主要表现为一种真正例率 (TPR) 和假正例率 (FPR) 的权衡。具体方法是在不同的分类阈值 (threshold) 设定下分别以TPR和FPR为纵、横轴作图。由ROC曲线的两个指标，TPR=TP/(TP+FN)，FPR=FP/(FP+TN)可以看出，当一个样本被分类器判为正例，若其本身是正例，则TPR增加；若其本身是负例，则FPR增加，因此ROC曲线可以看作是随着阈值的不断移动，所有样本中正例与负例之间的“对抗”。曲线越靠近左上角，意味着越多的正例优先于负例，模型的整体表现也就越好。
AUC (Area Under the Curve)
ROC2.png
- 先看一下ROC曲线中的随机线，图中[0,0]到[1,1]的虚线即为随机线，该线上所有的点都表示该阈值下TPR=FPR，根据定义，TPR=TPP，表示所有正例中被预测为正例的概率；FPR=FPN，表示所有负例中被被预测为正例的概率。若二者相等，意味着无论一个样本本身是正例还是负例，分类器预测其为正例的概率是一样的，这等同于随机猜测（注意:这里的“随机”不是像抛硬币那样50%正面50%反面的那种随机）。
- 上图中B点就是一个随机点，无论是样本数量和类别如何变化，始终将75%的样本分为正例。
- ROC曲线围成的面积 (即AUC)可以解读为：从所有正例中随机选取一个样本A，再从所有负例中随机选取一个样本B，分类器将A判为正例的概率比将B判为正例的概率大的可能性。可以看到位于随机线上方的点(如图中的A点)被认为好于随机猜测。在这样的点上TPR总大于FPR，意为正例被判为正例的概率大于负例被判为正例的概率。
- 从另一个角度看，由于画ROC曲线时都是先将所有样本按分类器的预测概率排序，所以AUC反映的是分类器对样本的排序能力，依照上面的例子就是A排在B前面的概率。AUC越大，自然排序能力越好，即分类器将越多的正例排在负例之前。
ROC曲线的优点
通过混淆矩阵图可以更方便理解：
混淆矩阵.png
- 兼顾正例和负例的权衡。因为TPR聚焦于正例，FPR聚焦于与负例，使其成为一个比较均衡的评估方法。
- ROC曲线选用的两个指标，TPR=TP/P=TP/(TP+FN)，FPR=FP/N=FP/(FP+TN)，都不依赖于具体的类别分布。
注意:TPR用到的TP和FN同属P列，FPR用到的FP和TN同属N列，所以即使P或N的整体数量发生了改变，也不会影响到另一列。也就是说，即使正例与负例的比例发生了很大变化，ROC曲线也不会产生大的变化，而像Precision使用的TP和FP就分属两列，则易受类别分布改变的影响
ROC曲线的缺点
- ROC曲线的优点是不会随着类别分布的改变而改变，但这在某种程度上也是其缺点。因为负例N增加了很多，而曲线却没变，这等于产生了大量FP。像信息检索中如果主要关心正例的预测准确性的话，这就不可接受了。
- 在类别不平衡的背景下，负例的数目众多致使FPR的增长不明显，导致ROC曲线呈现一个过分乐观的效果估计。ROC曲线的横轴采用FPR，根据FPR=FP/(FP+TN)，当负例N的数量远超正例P时，FP的大幅增长只能换来FPR的微小改变。结果是虽然大量负例被错判成正例，在ROC曲线上却无法直观地看出来。（当然也可以只分析ROC曲线左边一小段）
举个例子，假设一个数据集有正例20，负例10000，开始时有20个负例被错判，FPR=20/(20+9980)=0.002，接着又有20个负例错判，FPR2=40/(40+9960)=0.004，在ROC曲线上这个变化是很细微的。而与此同时Precision则从原来的0.5下降到了0.33，在PR曲线上将会是一个大幅下降。
PR(Precision Recall)曲线
PR曲线展示的是Precision vs Recall的曲线，PR曲线与ROC曲线的相同点是都采用了TPR (Recall)，都可以用AUC来衡量分类器的效果。不同点是ROC曲线使用了FPR，而PR曲线使用了Precision=TP/(TP+FP)，因此PR曲线的两个指标都聚焦于正例。类别不平衡问题中由于主要关心正例，所以在此情况下PR曲线被广泛认为优于ROC曲线
总结
- ROC曲线由于兼顾正例与负例，所以适用于评估分类器的整体性能，相比而言PR曲线完全聚焦于正例。
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