绘制TransC算法的ROC曲线

要绘制TransC算法的ROC曲线，需要进行以下步骤：

1. 准备测试数据集：从测试数据集中获取正样本和负样本，并用TransC算法进行预测。

2. 计算真正率（True Positive Rate, TPR）和假正率（False Positive Rate, FPR）：根据预测结果和真实标签计算TPR和FPR。

3. 绘制ROC曲线：将不同阈值下的TPR和FPR绘制成ROC曲线。

以下是Python代码示例：

# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取测试数据集
test_data = np.genfromtxt('test_data.txt', delimiter=',')
true_labels = test_data[:, 0]
pred_scores = test_data[:, 1]

# 计算真正率和假正率
sorted_indices = np.argsort(pred_scores)[::-1]
num_pos = np.sum(true_labels == 1)
num_neg = np.sum(true_labels == -1)
tprs = []
fprs = []
num_tp = 0
num_fp = 0
for i in sorted_indices:
    if true_labels[i] == 1:
        num_tp += 1
    else:
        num_fp += 1
    tpr = num_tp / num_pos
    fpr = num_fp / num_neg
    tprs.append(tpr)
    fprs.append(fpr)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fprs, tprs)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('ROC Curve (TransC)')
plt.show()

在上述代码中，假设测试数据集已经保存在'test_data.txt'文件中，每行包含一个样本的真实标签和预测得分。首先，我们将数据集加载到numpy数组中，并分别提取真实标签和预测得分。然后，我们根据预测得分对样本进行排序，并计算不同阈值下的TPR和FPR。最后，我们使用matplotlib库绘制ROC曲线，并添加标签和标题。