ROC曲线绘制代码，python

以下是一个简单的 ROC 曲线绘制代码的 Python 实现：

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

# 生成随机数据
y_true = np.random.randint(0, 2, size=100)
y_score = np.random.rand(100)

# 计算 ROC 曲线和 AUC 值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制 ROC 曲线
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()

这段代码使用了 scikit-learn 库中的 `roc_curve` 和 `auc` 函数来计算 ROC 曲线和 AUC 值，并使用 matplotlib 库来绘制 ROC 曲线。