逐行解释代码plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') for name, model, color in zip(['KNN', 'LightGBM', 'XGBoost', 'Random Forest'], [knn_model, lgb_model, xgb_model, rf_model], ['#0e72cc', '#6ca30f', '#f59311', '#fa4343']): y_pred_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1] fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_pred_prob) auc_score = roc_auc_score(y_test, y_pred_prob) plt.plot(fpr, tpr, label=f'{name} (AUC={auc_score:.4f})', color=color) plt.xlabel('False positive rate') plt.ylabel('True positive rate') plt.title('ROC curve') plt.legend() plt.show() print('KNN_AUC score:', auc_score_knn) print('LGB_AUC score:', auc_score_lgb) print('XGB_AUC score:', auc_score_xgb) print('RF_AUC score:', auc_score_rf)

这段代码主要是绘制用于比较不同分类器在二分类问题中的表现，通过绘制 ROC 曲线来比较每个分类器的性能。下面逐行解释代码：

plt.figure(figsize=(10, 8))

创建一个大小为 10 * 8 英寸的图像对象。

plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')

绘制一条从 (0,0) 到 (1,1) 的直线，颜色为黑色，线型为虚线，用于表示随机猜测的分类器的表现。

for name, model, color in zip(['KNN', 'LightGBM', 'XGBoost', 'Random Forest'],
                              [knn_model, lgb_model, xgb_model, rf_model],
                              ['#0e72cc', '#6ca30f', '#f59311', '#fa4343']):
    y_pred_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
    fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_pred_prob)
    auc_score = roc_auc_score(y_test, y_pred_prob)
    plt.plot(fpr, tpr, label=f'{name} (AUC={auc_score:.4f})', color=color)

使用 `zip` 函数将分类器的名称、模型和颜色进行打包，进行循环遍历。在每次循环中，使用当前模型在测试集上进行预测，得到预测概率值 `y_pred_prob`，然后使用 `roc_curve` 函数计算得到真正率 `tpr` 和假正率 `fpr`，再使用 `roc_auc_score` 函数计算 AUC 值。最后，使用 `plt.plot` 函数绘制当前分类器的 ROC 曲线，并在图例中添加分类器名称和对应的 AUC 值。

plt.xlabel('False positive rate')
plt.ylabel('True positive rate')
plt.title('ROC curve')
plt.legend()
plt.show()

设置坐标轴的标签和标题，并显示图例和绘制的 ROC 曲线。

print('KNN_AUC score:', auc_score_knn)
print('LGB_AUC score:', auc_score_lgb)
print('XGB_AUC score:', auc_score_xgb)
print('RF_AUC score:', auc_score_rf)

打印每个分类器的 AUC 值。但是这段代码中没有定义 `auc_score_knn`、`auc_score_lgb`、`auc_score_xgb` 和 `auc_score_rf`，所以这些变量可能是在其他地方定义的。