ROC曲线，计算AUC值

ROC曲线是用于评估二元分类模型性能的一种方法，它展示了在不同阈值下分类器的真正率（True Positive Rate）和假正率（False Positive Rate）之间的折衷关系。AUC值是ROC曲线下的面积，其值介于0.0和1.0之间，AUC值越大表示分类器的性能越好。

计算AUC值的方法是通过对ROC曲线下的面积进行数值积分得到的。在实际应用中，可以使用不同的软件包或函数来计算ROC曲线和AUC值，如Python中的scikit-learn库中的roc_curve和auc函数等。