AUC的不一致性分析

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评分卡模型时间外样本选择标准

评分卡模型时间外样本选择标准评分卡（Scoring Card）模型是风控领域应用广泛的一种评估信用违约风险的方法。

评分卡模型的建立离不开样本选择，而样本选择又分为训练样本和时间外样本，其中，对于时间外样本的选择对于评估模型的准确性至关重要。

本文将介绍评分卡模型时间外样本的选择标准。

1. 时间外样本的定义时间外样本（Out-of-Time Sample）指的是在模型训练完成之后，按照一定的时间点或时间段将数据划分为训练样本和试验样本两部分，试验样本即为时间外样本。

时间外样本的目的是验证模型在新样本上的稳定性和预测能力。

(1) 独立性原则：时间外样本必须与训练样本相互独立。

这意味着时间外样本的分布和训练样本的分布应该是相似或相同的，避免出现对模型的过度拟合或欠拟合。

(2) 时间一致性原则：时间外样本的数据应该是在模型建立过程之后采集的新数据，而且在建模期与时间外样本之间不存在因变量Y的相关性。

(3) 数据可用性原则：时间外样本的数据应该是可获取的，而且在实际应用中也会出现的。

如果数据不可用，就不能保证时间外样本的结果与实际情况的一致性。

(1) 简单随机抽样法：从全部数据样本中随机抽取一部分作为时间外样本，这样做的好处是可以保证随机性和平均性，但抽样比例不能过大，否则可能会影响模型的稳定性。

(2) 时间序列法：按时间顺序划分出一段时间作为训练样本，而后面的时间作为时间外样本。

这种方法在时序模型中应用比较广泛，可以有效的避免模型对未来的过拟合。

(3) 分层抽样法：根据数据的特征属性（如年龄、职业，收入等）将样本分层，分别选取一部分样本作为时间外样本，这种方法可以保证样本的特点在时间上的一致性。

在完成时间外样本的选取之后，需要对模型的稳定性和预测能力进行检验，这里介绍两个主要的指标：(1) KS值：KS指标是评估分类模型好坏的一种重要指标，它根据正负样本的累积比例曲线，判断两者之间的距离是否越大，则说明模型的预测能力越好。

溶出曲线和auc曲线

溶出曲线和auc曲线-概述说明以及解释1.引言1.1 概述溶出曲线和AUC曲线是药物研究与开发领域中常用的分析工具，用于评价药物的释放行为和药物在体内的药代动力学特性。

溶出曲线描述了药物在给定时间内从药物制剂释放出来的量与时间的关系，而AUC曲线则反映了药物在体内的药物浓度与时间的关系。

溶出曲线是通过体外溶出实验得到的，通常使用离体释放试验来模拟人体内的药物释放过程。

在离体释放试验中，将药物制剂置于适宜的媒介中，通过连续采样测定药物的释放量，并以时间为横坐标、释放量为纵坐标来绘制溶出曲线。

溶出曲线的形状和斜率可以反映药物的溶解性、释放速率和释放机制等信息。

因此，溶出曲线是评价药物制剂质量和控释性能的重要指标。

AUC曲线是通过体内测定得到的，反映了药物在人体内的吸收、分布、代谢和排泄等过程。

AUC即药物浓度-时间曲线下方的面积，表示单位时间内血浆中药物浓度的累积。

AUC曲线常用于评价药物的生物利用度、药物动力学特性和药效等参数，并可提供药物的体内药代动力学特征，为药物在体内的有效浓度和持续时间提供了关键信息。

AUC曲线还可用于比较不同药物或不同给药方式下药物的药代动力学特性，以及评估参数之间的相关性。

本文将深入探讨溶出曲线和AUC曲线的定义、原理、实验方法和数据分析等方面的内容，并重点讨论二者的应用领域和临床意义。

我们希望通过本文的阐述和分析，能够提高读者对溶出曲线和AUC曲线的理解，为药物研究与开发领域的相关工作者提供参考和指导。

1.2 文章结构文章结构部分的内容如下:文章结构部分旨在介绍本文的章节安排和内容概要，以帮助读者更好地理解本文的结构和各个章节的主题。

本文主要分为四个部分，分别是引言、溶出曲线、AUC曲线和结论。

下面将对各个部分进行简要介绍。

引言部分是文章的开篇，通过对溶出曲线和AUC曲线的概述，引出了文章的主题和目的。

在1.1小节中，对溶出曲线和AUC曲线的定义和应用进行了简要介绍，为后续章节的讨论奠定了基础。

AUC的计算方法及相关总结

AUC的计算方法及相关总结AUC（Area Under the Curve）是一种常用的评估模型性能的指标，常用于评估分类器的质量，尤其是在不平衡数据集中。

本文将介绍AUC的计算方法，并总结AUC在机器学习中的应用。

一、AUC的计算方法1.几何方法：几何方法是通过计算ROC曲线（Receiver OperatingCharacteristic Curve）下方的面积来获取AUC。

ROC曲线是横坐标为1-Specificity，纵坐标为Sensitivity的曲线，表示了分类器对不同阈值下的真阳性率和假阳性率的变化情况。

AUC即ROC曲线下方的面积。

2.统计方法：-对于正类样本对和负类样本对，计算分类器对每对样本的预测概率。

-统计正类样本对中分类器预测概率大于负类样本对中分类器预测概率的比例，即预测概率秩和。

-最后，将预测概率秩和除以正类样本对和负类样本对的总数量，即可获得AUC值。

二、AUC的应用1.在模型评估中的应用：AUC是评估分类器性能的重要指标之一，当AUC值越接近于1时，意味着分类器具有更好的性能。

因此，AUC常被用于比较不同分类器的性能，并选择最优模型。

2.在特征选择中的应用：AUC可以帮助选择最具预测性的特征。

通过计算不同特征对目标变量的区分能力，并比较得到其AUC值，可以确定最具预测性的特征。

3.在模型训练中的应用：AUC可以用作损失函数来训练分类器。

通过最大化AUC值，可以提高分类器的性能。

4.在不平衡数据集中的应用：在不平衡数据集中，AUC比准确率和召回率更适用于评价分类器的性能。

因为在不平衡数据集中，准确率可能会偏高，而召回率会偏低。

而AUC能够综合考虑分类器的真正率和假阳性率，更全面地评价分类器的性能。

总结：AUC是一种常用的评估模型性能的指标，可以通过几何方法和统计方法进行计算。

AUC在机器学习中有广泛的应用，包括模型评估、特征选择、模型训练和不平衡数据集中的性能评估。

肝_脾CT值、受控衰减参数和磁共振质子密度脂肪分数在慢性乙型肝炎脂肪变性患者中的应用价值

·病毒性肝炎·DOI：10.12449/JCH240109肝/脾CT值、受控衰减参数（CAP）和磁共振质子密度脂肪分数（MRI-PDFF）在慢性乙型肝炎脂肪变性患者中的应用价值鲁景楠1，李岩松2，温雅1，王雄慧1，屈兆宇1，李建龙1，张炜11 延安大学附属医院影像科，陕西延安 7160002 西安国际医学中心医院核医学科，西安 710100通信作者：张炜，****************（ORCID： 0009-0009-2951-1115）摘要：目的　探讨肝/脾CT值（CT L/S）、受控衰减参数（CAP）和磁共振质子密度脂肪分数（MRI-PDFF）在慢性乙型肝炎（CHB）肝脂肪变性患者中的应用价值。

方法　回顾性收集2018年10月—2022年12月在延安大学附属医院行肝脏CT、CAP和MRI-PDFF检查的213例CHB患者的临床资料。

根据MRI-PDFF结果，将213例患者分为单纯CHB组（MRI-PDFF<5%，n= 111）和CHB合并脂肪变性组（MRI-PDFF≥5%，n=102）；其中轻度脂肪变性69例，中度至重度脂肪变性33例。

符合正态分布的计量资料组间比较采用成组t检验；不符合正态分布的计量资料组间比较采用Mann-Whitney U检验。

绘制Bland-Altman 图，评价两位医师测量MRI-PDFF的一致性。

采用Spearman相关系数分析CT L/S和MRI-PDFF、CAP和MRI-PDFF的相关性。

通过分析受试者工作特征曲线（ROC曲线），计算曲线下面积（AUC），评估CT L/S和CAP对不同程度脂肪变性的诊断价值，并使用DeLong检验比较两种影像诊断方法的AUC。

结果　MRI-PDFF在CHB患者中具有较高的可重复性及稳定性，CT L/S和MRI-PDFF之间呈显著负相关（r=−0.800，P<0.001），CAP与MRI-PDFF之间呈显著正相关（r=0.692，P<0.001）。

auc 指标

auc 指标AUC（Area Under the Curve）是一种常用的评估分类模型性能的指标，广泛应用于机器学习、数据挖掘和统计学等领域。

AUC的取值范围在0到1之间，值越接近1表示模型的性能越好，值越接近0.5表示模型预测的相对随机。

AUC指标常用于评估二分类模型的预测准确性，即模型对正例和负例的区分程度。

在计算AUC之前，首先需要通过分类算法对样本进行预测得到预测概率或分数，然后根据预测概率或分数将样本按照从高到低进行排序。

将正例的预测概率或分数排在负例的前面，确保正例的预测概率或分数大于负例。

AUC的计算方法可以通过绘制ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）来实现。

ROC曲线的横坐标是False Positive Rate（FPR），即负例被错误分类为正例的比例；纵坐标是True Positive Rate（TPR），即正例被正确分类为正例的比例。

通过改变分类模型的分类阈值，可以得到不同的FPR和TPR的组合，从而得到ROC曲线。

AUC指标就是ROC曲线下的面积。

计算AUC的一种常用方法是通过积分法，即计算ROC曲线下所有的小矩形的面积之和。

在实际计算过程中，可以通过近似方法，如梯形近似法或线性插值法，来计算每个小矩形的面积。

对于不平衡的数据集，AUC可以从整体上评估模型的性能，不受样本分布偏移的影响。

AUC指标具有多个优点，首先，AUC对样本分布不平衡、分类阈值选择和分类模型的选择不敏感，相对于准确率、精确率和召回率等指标，AUC更能全面衡量分类模型的性能。

其次，AUC指标在处理缺失值和异常值时具有鲁棒性，能够更好地应对现实应用中的各种问题。

此外，AUC指标还可以用于比较不同模型的性能，从而选择最佳的分类模型。

除了AUC指标外，还有一些相关的指标可以用于评估分类模型的性能。

其中，准确率（Accuracy）是衡量分类模型预测结果与实际结果的一致性程度的指标，计算方式是所有分类正确的样本数与总样本数的比例。

不均衡数据分类器分类性能auc与accuracy的比较

中图分类号：TP399
文献标识码：A
文章编号：1009-9115(2019)06-0075-03
DOI：10.3969/j.issn.1009-9115.2019.06.019
Comparison of the Classification Performance AUC and Accuracy of Classifiers Based on Unbalanced Data
Key Words: Logistic; LDA; unbalanced; AUC; accuracy rate.
传统的统计机器学习技术在自然语言处理、图像识别、人机交互、商业预测、自动化物流等应用领域已经被广泛应用。其中很多自然语言处理中的问题如分词、信息检索、文档分类、语义角色标注、文字识别，问答系统等都可以看成分类问题[1]，所以分类学习算法是处理这类问题的关键。近几年，随着大数据时代的到来，数据具有维数比较大且类别分布不均衡的性质，因此对于传统的分类学习算法的性能评价指标[2]如查准率（精确率）、查全率（召回率）、正确率（准确率）、平衡点[3]、11 点平均正确率[4]等不能很好地评价分类器的分类性能。AUC 是 ROC(Receiver Operating Characteristics)曲线下的面积，可以将分类器输出概率估计充分利用起来，被广泛地应
摘要：针对不均衡数据，借助已有的评价指标一致性（consistent）和区分度（discriminating），比较 Logistic
和 LDA 学习算法的评价方法 AUC 和精确率，结果表明，AUC 用于学习算法的估计比精度率好。
关键词：Logistic；LDA 学习算法；不均衡；AUC；精确率
唐山师范学院学报

auc 判断标准

auc 判断标准AUC（Area Under the Curve）是一种常用的评估分类模型性能优劣的指标。

它通常用于二分类问题，可以帮助我们理解模型的预测能力，从而作出适当的决策。

首先，我们需要明确AUC的定义。

AUC的取值范围在0到1之间，其中0.5表示模型预测的随机性，而1表示模型完美预测。

AUC是ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）下的面积，ROC曲线是以真阳性率（True Positive Rate，也称为灵敏度）为纵轴，假阳性率（False Positive Rate）为横轴绘制出来的。

接下来，我们将讨论AUC的判断标准。

从理论上讲，AUC越大，表示模型的性能越好。

当AUC接近于1时，表明模型具有较高的预测准确性，能够有效地区分正例和负例。

当AUC接近于0.5时，说明模型的预测能力与随机预测相似，无法有效区分正例和负例。

而当AUC小于0.5时，可能说明模型的预测能力与随机预测相反。

然而，在实际应用中，AUC的判断标准可能会受到诸多因素的影响。

首先是样本不平衡的问题。

当正例和负例的比例严重倾斜时，AUC可能会出现误导性的结果。

此时，我们需要结合其他指标（如准确率、召回率等）进行综合评估。

其次是应用场景的不同。

不同领域的应用可能对AUC的要求也不同。

例如，在医疗领域，对于严重疾病的预测模型，要求AUC趋近于1，以确保高准确率和低误诊率。

而在广告推荐领域，对于获取更多点击量的预测模型，AUC要求可能相对较低。

另外，AUC还可能受到数据集的大小和质量的影响。

当数据集较小或者质量较低时，AUC的结果往往不够可靠。

此时，我们需要进行数据清洗、特征选择或者模型调优来提升AUC的稳定性。

为了进一步提高AUC的可靠性，我们可以采用交叉验证的方法。

通过将数据集划分为多个训练集和测试集，计算每个模型在不同测试集上的AUC，然后取平均值作为最终评估指标。

机器学习技术中常见的误差分析方法

机器学习技术中常见的误差分析方法随着人工智能的快速发展和广泛应用，机器学习已经成为许多领域的核心技术。

然而，由于人工智能系统的复杂性和数据的多样性，机器学习模型往往存在一定的误差。

为了更好地理解和改进机器学习模型，误差分析成为了非常重要的一个研究方向。

误差分析是指对机器学习模型在真实数据集上的性能进行评估和分析的过程，通过研究误差的来源和模式，可以揭示模型的不足和改进方向。

下面将介绍一些常见的机器学习技术中的误差分析方法。

1. 混淆矩阵分析法混淆矩阵是一种常见的评估分类模型性能的工具。

它以实际的类别标签和模型预测的类别标签作为行和列，计算不同类别样本的数量。

通过分析混淆矩阵，我们可以得到模型在不同类别上的分类准确性、误报率和漏报率等信息，进而评估模型在不同类别上的性能差异和问题所在。

2. ROC 曲线和 AUC 分析法ROC 曲线是一种绘制真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）之间关系的工具。

通过绘制 ROC 曲线，我们可以评估模型在不同分类阈值下的性能，并根据曲线下的面积 AUC（Area Under Curve）来比较不同模型的性能。

较大的 AUC 值表示模型在各种分类阈值下都能更好地区分正负样本。

3. 学习曲线分析法学习曲线是一种绘制模型性能随着训练样本数量的变化而变化的工具。

通过绘制学习曲线，我们可以观察模型在不同训练集大小下的训练误差和验证误差的变化趋势。

如果训练误差和验证误差相差较大，说明模型在当前数据集上出现了过拟合或欠拟合的情况。

4. 特征重要性分析法特征重要性分析是用来评估模型中各个特征对预测结果的影响程度。

一种常见的特征重要性分析方法是使用决策树模型，通过计算特征在每个决策节点上的信息增益或 Gini 指数来衡量其重要性。

通过分析特征重要性，我们可以了解到哪些特征对于模型的预测起到了重要的作用，并进一步优化特征工程和模型设计。

5. 误差分布分析法误差分布分析是一种在预测误差上进行统计学分析的方法。

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Ｏ引言
现实生活中，经常遇到分类问题，如判断邮件是否是垃圾邮件，新到的图书属于哪一个类别，医生判断病人是否患有某种疾病等．分类就是判断一个实例属于哪个类别．本文所讨论的分类属于监督学习，即利用一
中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：２０９５ — ４２９８（２０１３）０３ — ００３ｉ－０４
ＴｈｅｉｎｃｏｈｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅａｒｅａｕｎｄｅｒｔｈｅＲＯＣｃｕｒｖｅ
组已知类别的样本进行学习得到一个分类函数，然后对新实例应用该分类函数，从而判断新实例属于哪一个类别．
本文只考虑二分类问题．令Ｘ和ｙ分别为样本空间和类标签集合，ｙ＝＝＝｛０，１），给定训练数据集合Ｄ一｛（ｚ，Ｙ），（ｚ，Ｙ）， …，（ｚ，Ｙ）），其中ｚ ∈Ｘ，Ｙ ∈Ｙ（ｉ一１，２， …，）．分类一般由两个阶段构成：一是提取特征向量并将实例的特征向量映射为一个实数值Ｓ —ｆ（ｘ），这里的厂其实就是一个映射函数；二是根据经验或者各种专业知识，对给定的一个分类阈值ｔ，比较ｆ（ｘ）和ｔ的大小（本文假定类别０的得分函数值大于类
Ｖｏ１．３１，ＮＯ．３
Ｓｅｐ．，２０１３
ＡＵＣ的不一致性分析
王书芹，华钢，徐永冈０，王永星
（１．江苏师范大学计算机科学与技术学院。江苏徐州２２１１１６；２．中国矿业大学信电学院，江苏徐州２２ｉ１１６）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅａｒｅａｕｎｄｅｒｔｈｅｒｅｃｅｉｖｅｒｏｐｅｒａｔｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｕｒｖｅ（ＡＵＣ）ｉｓａｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍ— ａｎｃｅｍｅａｓｕｒｅｉｎｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｒｅａｒｅｓｏｍｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎＡＵＣａｎｄｔｈｅｔｏｔａｌｅｒｒｏｒｓｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ａｎｄｔｈｅｉｎｃｏｈｅｒｅｎｃｅｏｆＡＵＣｉｓｓｈｏｗｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ＡＵＣ；ｉｎｃｏｈｅｒｅｎｃｅ
摘要：Ａｕｃ（曲线下面积）作为分类器性能的评价指标，得到了广泛的应用．但其存在一定的缺陷．讨论ＡＵＣ和总误差之间的关系，从而证明了ＡＵＣ的不一致性．关键词：分类；ＡＵＣ；不一致
ＷａｎｇＳｈｕｑｉｎ，ＨｕａＧａｎｇ。，ＸｕＹｏｎｇｇａｎｇ，ＷａｎｇＹｏｎｇｘｉｎｇ。
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＪｉａｎｇｓｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｕｚｈｏｕ２２１１１６，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ；
第３１卷第３期
２０１３年９月
江苏师范大学学报（自然科学版）
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉａｎｇｓｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＭｉｎｉｎｇ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｕｚｈｏｕ２２１１１６，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ）