1 rfDisp = metrics.plot_roc_curve(cr_rf,cr_testX,cr_testY,label='random forest') 2 metrics.plot_roc_curve(rnd_search,cr_testX,cr_testY,label='optimized') AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'plot_roc_curve'

这个错误可能是因为您正在使用较旧版本的 scikit-learn 库。`plot_roc_curve` 函数是在 scikit-learn 0.22 版本中引入的，如果您的版本较旧，则不会找到该函数。

您可以通过升级 scikit-learn 库到最新版本来解决此问题。可以使用以下命令执行升级：

pip install --upgrade scikit-learn

如果您已经使用了 `pip install` 安装了 scikit-learn，那么可以使用以下命令升级：

pip install --upgrade --user scikit-learn

如果您无法升级 scikit-learn，也可以使用其他可用的 ROC 曲线绘制函数，例如 `roc_curve`。您可以将其与 matplotlib 库一起使用来绘制 ROC 曲线。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 计算 ROC 曲线和 AUC 值
fpr_rf, tpr_rf, _ = roc_curve(cr_testY, cr_rf.predict_proba(cr_testX)[:, 1])
roc_auc_rf = auc(fpr_rf, tpr_rf)

fpr_rs, tpr_rs, _ = roc_curve(cr_testY, rnd_search.predict_proba(cr_testX)[:, 1])
roc_auc_rs = auc(fpr_rs, tpr_rs)

# 绘制 ROC 曲线
plt.figure()
lw = 2
plt.plot(fpr_rf, tpr_rf, color='darkorange',
         lw=lw, label='Random Forest (area = %0.2f)' % roc_auc_rf)
plt.plot(fpr_rs, tpr_rs, color='green',
         lw=lw, label='Optimized (area = %0.2f)' % roc_auc_rs)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, 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')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()