Torch/Lua，如何计算曲线下面积（AUC）？答案

【问题标题】：Torch/Lua, how to compute Area Under the Curve (AUC)?Torch/Lua，如何计算曲线下面积（AUC）？
【发布时间】：2014-03-19 02:45:09
【问题描述】：

我是 Torch 的新手，我正在解决一个问题，我必须描绘接收器操作特征 (ROC) 曲线及其曲线下面积 (AUC)。

我必须数组：y 轴上的TPrate 和x 轴上的FPrate，大小都为n

如何在 Torch7 或 Lua 中计算此函数的曲线下面积？

我也找到了this code from JayClascoe.com，但我不知道如何使用它的功能。

【问题讨论】：

标签： lua roc auc

【解决方案1】：

您将无法使用 JayClascoe 的代码，因为它适用于函数，而您的代码是一组点。假设FPrate 有 x 坐标的 x 值排序，TPrate 有对应的值，你可以使用Trapezoidal rule。这样的事情可能会奏效：

local area = 0
for i = 2, n do
  area = area + (FPrate[i] - FPrate[i-1]) * (TPrate[i-1] + TPrate[i])/2
end

【讨论】：

谢谢。不应该是：面积 + ( (FPrate[n] - FPrate[n-1]) * (TPrate[n-1] + TPrate[n]) ) /2 ? /2 之前还有两个括号？
在这种情况下应该没关系，不是吗？

【解决方案2】：

前段时间我写了一个小torch包，可以计算ROC点和曲线下的面积。我的代码在 github 上，你可以看看并试一试：

https://github.com/hpenedones/metrics

让我知道它是否适合您或您是否发现任何问题。这是一个如何使用它的示例：

require 'torch'
metrics = require 'metrics'
gfx = require 'gfx.js'

resp = torch.DoubleTensor { -0.9, -0.8, -0.8, -0.5, -0.1, 0.0, 0.2, 0.2, 0.51, 0.74, 0.89}
labels = torch.IntTensor  { -1, -1 , 1, -1, -1, 1, 1, -1, -1, 1, 1 }

roc_points, thresholds = metrics.roc.points(resp, labels)
area = metrics.roc.area(roc_points)

print(area)

gfx.chart(roc_points)

【讨论】：

嘿雨果，我想使用你的包，但我无法安装它。我应该怎么做才能安装它？谢谢
嗨，Davide，我已经在 github 中更新了 README 中的安装说明。