46w数据的auc，pROC的auc函数算的非常非常非常慢。
同样的数据量在python中scikit learn包大概只要10s。
求问是否有高效的包

    这个恐怕得深入研究源代码以及用代码分析工具（如 profvis）测速之后才能回答了。感觉这是一个潜在的铜矿可以挖挖，研究明白之后没准可以大幅提高计算速度。

    Hi 热心西红柿啰嗦两句，
    pROC慢的原因是，用auc()的时候，它调用了roc类及其下面的方法，所以你会看到算了sensitivity，specificity等一些指标。从profvis也可以看出其层层调用，这是这个包的面向对象设计的问题。有人已经提出这个issue了：https://github.com/xrobin/pROC/issues/17

    ROCR很快是因为performance()只调用了auc方法，所以只算了AUC这个指标，代码如下：

    .performance.auc <-
  function(predictions, labels, cutoffs, fp, tp, fn, tn,
           n.pos, n.neg, n.pos.pred, n.neg.pred, fpr.stop) {
      
      x <- fp / n.neg
      y <- tp / n.pos

      finite.bool <- is.finite(x) & is.finite(y)
      x <- x[ finite.bool ]
      y <- y[ finite.bool ]
      if (length(x) < 2) {
          stop(paste("Not enough distinct predictions to compute area",
                     "under the ROC curve."))
      }

      if (fpr.stop < 1) {
        ind <- max(which( x <= fpr.stop ))
        tpr.stop <- approxfun( x[ind:(ind+1)], y[ind:(ind+1)] )(fpr.stop)
        x <- c(x[1:ind], fpr.stop)
        y <- c(y[1:ind], tpr.stop)
      }
      
      ans <- list()
      auc <- 0
      for (i in 2:length(x)) {
          auc <- auc + 0.5 * (x[i] - x[i-1]) * (y[i] + y[i-1])
      }
      ans <- list( c(), auc)
      names(ans) <- c("x.values","y.values")
      return(ans)
  }

    以上。嘻嘻～

      tomatoiscoding 赞热心以及用科学的方法谈速度。

      所以我说这些包里面大有铜矿可挖嘛（算不上金矿，但多少有些价值），我就随便瞄了一眼，显然这个循环是可以很轻易向量化的：

      for (i in 2:length(x)) {
  auc <- auc + 0.5 * (x[i] - x[i-1]) * (y[i] + y[i-1])
}

      循个啥子环嘛，不就是算一系列梯形的面积之和咩，用一点几何想象力，把向量分别掐头、去尾、横坐标作差、纵坐标求和，最后点乘、除以 2 就是曲线下的面积了噻。

      n = length(x)
auc = (x[-1] - x[-n]) * (y[-1] + y[-n]) / 2

      我不知道横坐标有没有等间距的假设，要是有的话，连两两作差都不用了。假设越多，代码就有越快的可能性。

      期待某位少侠来把这事儿提速二百倍，没准儿将来可以作为在 R 江湖的第一件成名作哦。

          5 天 后
          9 天 后

          lijian 对 x 来说是 diff()，对 y 来说是相邻元素两两求和。我之所以没用 diff() 是因为我猜想：

          1. 对 y 两两求和的时候需要用到向量长度，所以我提前算了 n = length(x)，然后这个 n 可以在 x 和 y 的计算中二度利用；如果用 diff()，其内部还是需要求 x 的长度。

          2. 下标运算和减法应该都足够快，所以用 diff()应该优势不大。

          刚简单测了一下速，对长度较短的向量，我的办法会比 diff() 明显快；随着长度加大，两个办法的速度会趋于相同。下面测速只考虑了我的第二点猜想，没考虑第一点可能的优势（但长度计算应该可以快到忽略不计）。

          N = 100
x = runif(N)
microbenchmark::microbenchmark(
  {n = length(x); x[-1] - x[-n]},
  diff(x),
  times = 1000
)
          Unit: microseconds
                                    expr   min    lq     mean median     uq     max neval
 {     n = length(x)     x[-1] - x[-n] } 2.616 2.894 4.474535  3.165 4.9205 159.119  1000
                                 diff(x) 5.581 6.058 8.613288  6.706 8.7680 150.211  1000

            yihui 估计这个差不多就是极限了。分别在200个cutoff上的fpr和tpr，然后就是这200个小矩形的和。

              3 个月 后

              我写的一个用于评分卡建模的包scorecard提供了计算auc的函数 perf_eva(y, pred, show_plot = F, type = "roc")，计算效率还蛮高的，1.3万的样本0.04秒，大家可以试试看