电力窃漏电用户自动识别 参考书：《Python数据分析与挖掘实战》 工具：Pycharm2019.2.2 + Anaconda3(导入需要的库及Python.exe) 新建工程如下： 1.背景与数据分析目的 a.通过电力系统采集到的数据，提取出窃漏电用户的关键特征， b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2.数据预处理 通过对拿到的数据进行数据质量分析，检查原始数据中存在的脏数据，通过查看原始数据中抽取的数据，发现存在数据缺失的现象，使用朗格拉日插值法：选取缺失值前5个数据作为前参考组，缺失值后5个数据作为后参考组，处理缺失值程序如下图1.1所示： #

此函数计算 ROC（接收者操作符特征）曲线下的面积。 该排名指标广泛用于机器学习、统计学、心理物理学等领域。 该函数可以轻松计算和绘制 100 个输入的 AUC 和 ROC 曲线，每个输入的大小为 10^5。

前言 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。 AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性，目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算，但是有时候模型是单独的或者自己编写的，此时想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算模块，本文在

基本概念 precision：预测为对的当中，原本为对的比例（越大越好，1为理想状态） recall：原本为对的当中，预测为对的比例（越大越好，1为理想状态） F-measure：F度量是对准确率和召回率做一个权衡（越大越好，1为理想状态，此时precision为1，recall为1） accuracy：预测对的（包括原本是对预测为对，原本是错的预测为错两种情形）占整个的比例（越大越好，1为理想状态） fp rate：原本是错的预测为对的比例（越小越好，0为理想状态） tp rate：原本是对的预测为对的比例（越大越好，1为理想状态） ROC曲线通常在Y轴上具有真阳性率，在X轴上具有假阳性率。

Firefly | Station P1(ROC-RK3399-PC Plus)体验统信UOS系统-附件资源

ROC_Curve R 程序，用于生成逻辑回归模型的 ROC 曲线的交互式图。 使用 ggplot 和 gridSVG 根据 ROCR 性能函数提供的预测数据绘制 ROC 曲线和相关性能指标。

ROC曲线是评价分类效果良好的常用图表，图标的纵轴为真阳性率，横轴为假阳性率，曲线越靠近左上角，分类器模型表现越好

示例MATLAB脚本以加载数据并绘制 ROC 曲线并计算4种不同分类的AUC 算法： 逻辑回归的 GLM 支持向量机朴素贝叶斯分类树用法： matlab < plot_roc_curve_example_comparealgos.m 改编自https://uk.mathworks.com/help/stats/perfcurve.html

4.3 模型评估方法 - ROC曲线与KS曲线.ipynb

为了利用ROC曲线下的面积(AUC),更好地评价多类SVM学习效果,提出了MOSMAUC(multi-objective optimizes multiclass SVM based on AUC)算法。该算法采用AUC作为评价标准,利用多目标优化算法作为SVM参数的优化方法,避免优化对象的AUC值过低问题,因为在多类分类学习中任何一个两类分类的AUC值太低,都会影响整体学习的效果。实验结果表明,提出的优化方法改进了算法的学习能力,取得了较好的学习效果。