利用sklearn中的函数画出手写数字体的ROC曲线

好的，下面给出绘制手写数字体的ROC曲线的完整代码：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

y_score = model.decision_function(X_test)
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_score)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

其中，我们使用sklearn中的roc_curve函数计算出FPR和TPR，使用auc函数计算出ROC曲线下的面积。最后，使用matplotlib库画出ROC曲线图，并展示出ROC曲线下面的面积。

希望对您有所帮助！