PR(Precision Recall)曲线
问题
最近项目中遇到一个比较有意思的问题, 如下所示为:
图中的
PR
曲线很奇怪, 左边从1突然变到0.
PR源码分析
为了搞清楚这个问题, 对源码进行了分析. 如下所示为上图对应的代码:
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
import matplotlib.pyplot as plt
score = np.array([0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.3, 0.2, 0.1])
label = np.array([0, 1, 1, 1, 0, 0, 0])
precision, recall, thres = precision_recall_curve(label, score)
plt.plot(recall, precision)
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.show()
代码中得到
precision
和
recall
使用的是
sklearn.metrics.precision_recall_curve
, 下面为从其对应的源码中抽取出来的关键代码:
# 按预测概率(score)降序排列
desc_score_indices = np.argsort(y_score, kind="mergesort")[::-1]
y_score = y_score[desc_score_indices]
y_true = y_true[desc_score_indices]
# 概率(score)阈值, 取所有概率中不相同的
distinct_value_indices = np.where(np.diff(y_score))[0]
threshold_idxs = np.r_[distinct_value_indices, y_true.size-1]
thresholds = y_score[threshold_idxs]
# 累计求和, 得到不同阈值下的 tps, fps
tps = np.cumsum(y_true)[threshold_idxs]
fps = 1 + threshold_idxs - tps
# PR
precision = tps / (tps + fps)
precision[np.isnan(precision)] = 0 # 将nan替换为0
recall = tps / tps[-1]
last_ind = tps.searchsorted(tps[-1]) # 最后一个tps的index
sl = slice(last_ind, None, -1) # 倒序
precision = np.r_[precision[sl], 1] # 添加 precision=1, recall=0, 可以让数据从0开始
recall = np.r_[recall[sl], 0]
从代码中总结了计算
PR
的几个关键步骤:
- 对于预测概率(score)排序, 从高到低
- 以预测概率(score)作为阈值统计
tps
fps
- 计算
precision
recall
这里补充说明几个特点:
- 以测试数据的预测概率(score)作为阈值, 因而阈值只能在测试数据预测概率(score)集合中, 不是连续变化的;
- 统计
tps
fps
tps>=1
fps>=1
- 测试数据预测概率(score)可能不会出现为1的情况, 此种情况下,
recall=0
PR
recall=0, precision=1
- 使用倒序, 让阈值从小到大, 因而
PR
问题原因分析
弄清楚了
PR
原理及计算方法, 就好分析上述问题产生的原因了.
1的来历
从上述原理及计算过程分析可以看到, 最后添加了
recall=0, precision=1
, 对应图中最左边的1, 这里就知道了1是怎么来的;
0的来历
precision
的计算公式是
precision=TP/(TP+FP)
, 理想情况下(score值越大, Positive的可能性就越大), 随着阈值的增加, TP越来越小, FP越来越小, precision是越来越大的, 是不可能出现为0情况的; 只有当TP=0时, precision才会出现为0的情况, 这种情况属于非理想情况(score值越大, Positive的可能性不一定越大).
来看看
tps
的计算方法, 统计的是大于等于阈值thres的数据中为Positive的个数, 只有Positive个数为0的情况下, tps才能为0, 那么thres对应的数据就不是Positive的, 而是Negative的.
我们来看看上面例子中的数据:
| score | 0.9 | 0.8 | 0.7 | 0.6 | 0.3 | 0.2 | 0.1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| label | 1 | 1 | 1 |
从上表中可以看到, 最大score=0.9的标签为0, 这里对应图中
precision=0
的情况, 这里就知道了0是怎么来的: 数据中有存在最高概率为Negative的数据.
这里可以做个扩展, 理想情况下,
PR
曲线从右向左,
precision
应该是越来越大的, 如果出现了减小或者变为0的情况, 可看看对应阈值下的数据是否存在标签有误, 或者是困难样本.
解决方法
最好的方法, 是通过PR曲线分析是否存在标签有错误的样本或者困难样本, 然后对测试样本进行调整.
这里有2个折中的解决方法, 可以去除这种突变:
一是限制显示范围:
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
一是把最后一个数据去除:
precision = precision[:-1]
recall = recall[:-1]
PR 与 ROC(Receiver Operating Characteristics)曲线
相互关系
有文章已经证明, PR 和 ROC 可以相互转换:
Theorem 3.1. For a given dataset of positive and negative examples, there exists a one-to-one correspon- dence between a curve in ROCspace and a curve in PR space, such that the curves contain exactly the same confusion matrices, if Recall != 0
详见: The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves, 网上也有很多资料有详细的说明, 下图为二者的变化趋势:
优劣
PR 和 ROC 的区别主要在于不平衡数据的表现: PR对数据不平衡是敏感的, 正负样本比例变化会引起PR发生很大的变化; 而ROC曲线是不敏感的, 正负样本比例变化时ROC曲线变化很小. 如下图所示为不同比例正负样本情况下PR和ROC的变化:
ROC曲线变化很小的原因分析: tpr=TP/P, fpr=FP/N, 可以看到其计算都是在类别内部进行计算的, 只要数据内部的比例不发生变化, ROC也不会发生变化.
参考:
- 分类模型评估之ROC-AUC曲线和PRC曲线_皮皮blog-CSDN博客_auc曲线
- 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？ - 知乎 (zhihu.com)