ROC曲线线下面积（Area Under the Receiver Operating Characteristic curve）（AUROC，AUC，或者AUC-ROC），本文写作AUROC以防与AUPRC（AUC-PR）混淆。
分布预测模型的输出为连续的概率值，需要一个阈值做二值化得到预测结果。AUROC被看作评估分布预测模型的标准方式。它通过总结所有可能阈值下模型的总体性能，能避免阈值选择中主观性假设的影响。
本文回顾AUROC的特点，并对它作为比较模型精度指标的可靠性提出质疑。
我们不推荐AUROC，基于以下五点：
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忽视概率的实际数值，而只保留相对排序。
AUROC希望正样本的预测值比负样本大，而不在意拟合优度。拟合较差的模型可以有较高的AUROC；拟合较好的模型AUROC也可能较差。
比如：某数据集正、负样本差异很显著，但是模型给正、正、负、负4个样本的输出分别是0.31、0.32、0.30、0.28此时AUROC为1，但是模型拟合效果很差，二分类交叉熵惨不忍睹。
再如：某数据集正负样本差异并不大，正负样本都在分界附近，模型对正、正、负、负4个样本的输出分别是0.3、0.28、0.31、0.29，此时AUROC很差，但其实模型拟合较好。 -
对模型测试性能的汇总还包括了取极端阈值的情形。
绘制ROC曲线时，会遍历所有样本的预测值将其作为阈值得到TPR和FPR，实践中根本不会尝试极端的阈值，ROC靠近坐标轴的部分没有实践意义。 -
平等地看待误报和漏报，不符合实践需求。
疾病筛查、安防检测等场景中，漏报的后果比误报严重得多。不同场景下FP和FN的重要性不同。 -
反映的信息太笼统，不能反映模型误差的空间分布，
凭借AUROC无法确定错误是均分在整个预测范围，还是在某特定小范围内缺乏区分能力。
例如，我们可以通过统计不同类别错误预测与真值间的误差，来了解模型对哪类样本预测错误率高或是准确率高，从而有针对性的改进特征工程、训练集样本类别分布等。
但AUROC只关注正负样本之间的相对排序，不关心正样本（或负样本）内部的排序。无法衡量模型对正/负的程度刻画能力。 -
misleading问题
AUROC相同的模型，在不同测试集上的预测能力并不相同。
待补充
总结：AUROC仅反应模型的排序能力，无法反应拟合优度，无法反应细粒度的贴合业务目标的指标（例如，top-K准确率，召回率等）。
结论：根据业务场景同时使用多个指标去评价模型。
http://people.cs.bris.ac.uk/~flach/PRGcurves/
二值化：阈值选择是主观的吗？
ROC曲线的优势在于它不需要选定阈值。通常认为，阈值选择是主观的。然而，最佳阈值选择方式的改进动摇了这一观点。例如，logistic函数关于拐点（概率0.5）对称。因此，当训练数据包括相同数量的正、负样本时，若对FP和FN的惩罚相同，那0.5显然是正确的阈值。
然而，当一类数量明显更多时，平均的预测值会偏向占多数的那一类，这种现象不可避免，由于logistic概率是基于预测器输出和正负样本占比计算的，此时正确的阈值不再是0.5了。总之，阈值需要依赖于训练数据正负样本比例来调整。
自相矛盾的是，当ROC被看作一种阈值无关的指标的时候，研究者们又提出了基于ROC曲线来选定最佳阈值的方法。
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1993：最佳阈值出现在使sensitivity(=recall=TPR)和specificity之和最大的时候，即TPR与FPR之差最大的时候。
（找ROC曲线的切线y = x+k，k尽量大，线性规划易得） -
2007：若漏报误报一样严重，最佳阈值出现在sensitivity和specificity之差最小的时候，比⬆️效果稍好。
（找跟ROC曲线的相交的y = -x+k+1，k尽量小，???两者都差呢）
在阈值从0到1的过程中，预测正确的正样本随着预测正确的负样本增多而减少。
下图两条线的交点在误报和漏报严重程度相同时被认为是最佳阈值。
在ROC曲线图上，最佳点在ROC曲线和（垂直于主对角线的直线）的交点，也就是ROC曲线最左上方的点。
这两个最佳阈值（这难道不等价吗？？？），可以不依赖ROC曲线被计算出。
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