对bankfraud进行运行后挖掘建模代码出混淆矩阵和ROC曲线其中：混淆曲线F1值0和1均需大于0.7；ROC曲线面积（area）需大于0.8。

银行欺诈检测的运行后建模通常涉及监督学习算法，比如分类模型。在Python中，我们可以使用sklearn库来生成混淆矩阵和ROC曲线。首先，我们需要确保我们的数据集已经预处理过，并且已经通过训练集和测试集划分。

以下是简化的代码示例：

# 导入必要的库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_curve, auc

# 假设X是特征，y是标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算混淆矩阵
y_pred = model.predict(X_test)
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("Confusion Matrix:")
print(conf_mat)

# 计算f1分数
f1_scores = f1_score(y_test, y_pred, average='weighted')
if max(f1_scores) < 0.7:
    print("F1 Score does not meet the requirement of >= 0.7")

# 计算ROC曲线和AUC
probs = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, probs)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

if roc_auc < 0.8:
    print("ROC AUC does not meet the requirement of > 0.8")
else:
    print("ROC AUC:", roc_auc)

# 可视化混淆矩阵和ROC曲线
plot_confusion_matrix(conf_mat)
plot_roc_curve(fpr, tpr)

在这个例子中，`plot_confusion_matrix()` 和 `plot_roc_curve()` 是自定义函数，用于绘制混淆矩阵图和ROC曲线，它们需要你安装额外的可视化库如`matplotlib`或`seaborn`。

如果你的代码不符合这些要求，可能需要调整模型参数、尝试其他分类器，或者优化特征工程来提高性能。