fpr,tpr,thresholds=roc_curve()

这个问题似乎不完整，roc_curve()是一个函数，需要传入一些参数才能进行计算。该函数用于计算二分类问题中，不同阈值下的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR），以及对应的阈值（thresholds）。可以通过传入实际标签和预测标签的概率来计算，例如：fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_true, y_scores)。其中y_true是真实标签（0或1），y_scores是预测标签为1的概率。

相关问题

fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y,y_pred)

这是一个关于ROC曲线的问题。ROC曲线是通过计算不同阈值下的假阳性率（False Positive Rate）和真阳性率（True Positive Rate）得到的，计算方法是通过调用sklearn库中的roc_curve函数实现的，其中y是真实标签，y_pred是预测值。函数的返回值是三个数组，分别是假阳性率，真阳性率和阈值。

解释代码fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)

这行代码是在 Python 中利用 scikit-learn 库中的 roc_curve() 和 roc_auc_score() 函数计算二分类模型的 ROC 曲线和 AUC 值。ROC 曲线是一种用于展示分类器性能的图形，横轴是假正例率（false positive rate，FPR），纵轴是真正例率（true positive rate，TPR），AUC（Area Under Curve）则是 ROC 曲线下的面积，是一个衡量分类器性能的指标。

在这个例子中，roc_curve() 函数的参数设置如下：
- y_test：测试集的真实标签值。
- y_pred：测试集上的预测概率值或者决策函数值。

roc_curve() 函数会计算出不同阈值下的 FPR 和 TPR 值，并返回一个包含三个数组的元组 (fpr, tpr, thresholds)，分别表示 FPR、TPR 和阈值的值。接着，roc_auc_score() 函数的参数也是 y_test 和 y_pred，用于计算 ROC 曲线下的面积 AUC。

通过计算 ROC 曲线和 AUC 值，我们可以评估二分类模型的性能，AUC 值越大，模型的分类性能越好。同时，ROC 曲线可以帮助我们选择合适的分类阈值，从而平衡分类器的精度和召回率。