如何根据混淆矩阵画出混淆矩阵，f1曲线，roc，auc

根据混淆矩阵画出混淆矩阵需要先将数据导入Python中，并使用scikit-learn库的confusion_matrix函数来创建混淆矩阵，然后使用matplotlib库的imshow函数将混淆矩阵可视化。

f1曲线是一个二元分类模型的分类性能评价指标，需要在预测概率的不同阈值下计算准确率和召回率，然后根据f1分数绘制出曲线。可以使用scikit-learn库的classification_report函数生成f1曲线。

ROC曲线和AUC是用于评估二元分类器性能的指标。ROC曲线是通过计算真阳性率和假阳性率来绘制的。AUC是ROC曲线下方的面积，该指标通常被用来比较不同分类器之间的性能。可以使用scikit-learn库的roc_curve和roc_auc_score函数来计算ROC曲线和AUC。

需要注意的是，以上的操作都需要先对数据进行分割，将数据分成训练集和测试集，以便在测试集上进行评估和绘制这些指标。