计算roc TypeError: 'numpy.float64' object is not callable

"ROC"通常是指Receiver Operating Characteristic（接收者操作特征）曲线，它是一种评估二分类模型性能的工具。在计算ROC曲线时，你可能会遇到`TypeError: 'numpy.float64' object is not callable`这样的错误，这是因为尝试对一个数值（如浮点数64）调用了一个函数或方法，而这个数值实际上是一个常量，并非可执行的操作。

这个错误通常是由于以下原因导致的：

1. **混淆了数据和函数**：可能是你试图对一个预测概率值（numpy数组中的浮点数）应用 roc_auc_score 或其他需要函数调用的操作，而不是传入两个实际标签的数组（真阳性率和假阳性率）。

2. **函数输入错误**：检查你在计算ROC时是否正确传递了指标（比如真正例率和假正例率），以及是否将结果传递给了正确的ROC函数。

3. **库版本兼容性**：如果你使用的ROC函数依赖于特定版本的numpy或其他库，可能因为版本更新导致了函数调用的预期变化。

解决这个问题的关键是检查你的代码逻辑，确保你正在正确处理数据并使用适当的函数。如果你正在使用Python的sklearn库，应该是这样计算ROC AUC：

from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score

# 假设y_true是实际标签，y_score是预测概率
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)
auc = roc_auc_score(y_true, y_score)

# 确保fpr和tpr是数组，然后可以绘制ROC曲线和计算AUC