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正好最近刚做了个项目是关于imbalanced data的，又深入研究了一把各种evaluation metric，在这儿分享一下。
为了方便，以下专业名词都用英文替代了。本人留学狗，脑子不好使容易蹦英文单词，不喜勿喷哈。
准确率 - accuracy
精确率 - precision
召回率 - recall
F1值 - F1-score
ROC曲线下面积 - ROC-AUC （area under curve）
PR曲线下面积 - PR-AUC
首先，accuracy是最常见也是最基本的evaluation metric。但在binary classification 且正反例不平衡的情况下，尤其是我们对minority class 更感兴趣的时候，accuracy评价基本没有参考价值。什么fraud detection（欺诈检测），癌症检测，都符合这种情况。举个栗子：
在测试集里，有100个sample，99个反例，只有1个正例。如果我的模型不分青红皂白对任意一个sample都预测是反例，那么我的模型的accuracy是 正确的个数／总个数 = 99/100 = 99%
你拿着这个accuracy高达99%的模型屁颠儿屁颠儿的去预测新sample了，而它一个正例都分不出来，有意思么。。。
也有人管这叫accuracy paradox。
那么，除了accuracy以外有没有什么别的更有用的metric呢？
有，precision 和 recall。上个图帮助说明一下。
我的理解呢，就是，
- recall是相对真实的答案而言： true positive ／ golden set 。假设测试集里面有100个正例，你的模型能预测覆盖到多少，如果你的模型预测到了40个正例，那你的recall就是40%。
- precision是相对你自己的模型预测而言：true positive ／retrieved set。假设你的模型一共预测了100个正例，而其中80个是对的正例，那么你的precision就是80%。我们可以把precision也理解为，当你的模型作出一个新的预测时，它的confidence score 是多少，或者它做的这个预测是对的的可能性是多少。
- 一般来说呢，鱼与熊掌不可兼得。如果你的模型很贪婪，想要覆盖更多的sample，那么它就更有可能犯错。在这种情况下，你会有很高的recall，但是较低的precision。如果你的模型很保守，只对它很sure的sample作出预测，那么你的precision会很高，但是recall会相对低。
这样一来呢，我们可以选择只看我们感兴趣的class，就是minority class的precision，recall来评价模型的好坏。
F1-score 就是一个综合考虑precision和recall的metric： 2*precision*recall / (precision + recall)
基本上呢，问题就是如果你的两个模型，一个precision特别高，recall特别低，另一个recall特别高，precision特别低的时候，f1-score可能是差不多的，你也不能基于此来作出选择。
在multi-class classification的情况下，如果非要用一个综合考量的metric的话，macro-average（宏平均） 会比 micro-average（微平均） 好一些哦，因为macro会受minority class影响更大，也就是说更能体现在small class上的performance。macro and micro
除了precision，recall，还有别的metric哦。基本上就是把true positive，true negative，false positive，false negative各种瞎JB组合。。
这里介绍两个ROC curve会见到的：sensitivity和specificity。
sensitivity = recall = true positive rate
specificity = 1- false positive rate
这两个metric有什么高级的呢？且听我细细说来。
假设我们的minority class，也就是正例，是1。反例，为0。
是真实label Y的估计（estimate）。
看出来没有，sensitivity和specificity是条件于真实label Y的概率的。我们讲这个叫条件概率嘛。那么意思就是说，无论Y的真实概率是多少，都不会影响sensitivity和specificity。也就是说，这两个metric是不会受imbalanced data 影响的，那就很客观了啊，是不是！而precision呢，就会随着你的测试集里面的正反比例而变化哦。
好了，终于说到我们的ROC curve了。这个曲线呢，就是以true positive rate 和 false positive rate为轴，取不同的threshold点画的啦。有人问了，threshold是啥子哦。这么说吧，每个分类器作出的预测呢，都是基于一个probability score的。一般默认的threshold呢都是0.5，如果probability>0.5，那么这个sample被模型分成正例了哈，反之则是反例。
关于这个曲线，大家答的已经很充分了。基本上，曲线下的面积(AUC)越大，或者说曲线更接近左上角（true positive rate=1， false positive rate=0），那么模型就越理想，越好。ROC curve 可以很好的回答什么问题呢——“不论class的基本概率怎么样，我的模型in general能表现得多好？”
一般来说呢，最优的threshold就是橙色曲线离蓝色虚线（基准线）最远的一点啦，或者橙色曲线上离左上角最近的一点，再或者是根据用户自己定义的cost function来的。这里有详细的具体怎么实现。http://www.medicalbiostatistics.com/roccurve.pdf
相对的， 还有一个PR curve，就是以precision recall为轴，取不同的threshold画的哈。刚才说的鱼与熊掌不可兼得的trade-off也可以看的出来哈。
同样的，曲线下的面积(AUC)越大，或者说曲线更接近右上角（precision=1， recall=1），那么模型就越理想，越好。
如果在我们所说的fraud detection 或者癌症检测这一类应用中，我们的倾向肯定是“宁可错杀一千，不可放过一个”呀。所以我们可以设定在合理的precision下，最高的recall作为最优点，找到这个对应的threshold点。
总结，我们可以根据具体的应用或者偏好，在曲线上找到最优的点，得到相对应的precision，recall，sensitivity，specificity，去调整模型的threshold，从而得到一个符合具体应用的模型。
以上。
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