将roc_auc_score(y_test, y_pre）这段代码图像化

要将 roc_auc_score(y_test, y_pre) 这段代码图像化，需要根据分类模型的预测结果和真实标签计算出 ROC 曲线，并计算出 AUC 值。下面是一个 Python 示例代码，可以将 ROC 曲线和 AUC 值图像化：

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

# 假设 y_test 和 y_pre 分别为分类模型的真实标签和预测标签
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_pre)
roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_pre)

# 绘制 ROC 曲线
plt.figure()
lw = 2
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange',
         lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
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()

运行这段代码后，会绘制出 ROC 曲线的图像，其中横轴表示假阳性率，纵轴表示真阳性率。ROC 曲线越靠近左上角，说明分类器的性能越好。AUC 值越接近1，代表分类器的性能越好。