from sklearn.metrics import roc_curve, auc什么意思

这行代码的意思是从sklearn.metrics模块中导入roc_curve和auc两个函数。这两个函数是用于评估二元分类器性能的常用指标。

其中，roc_curve函数可以计算二元分类器的ROC曲线。ROC曲线是以假阳性率（false positive rate, FPR）为横坐标，真阳性率（true positive rate, TPR）为纵坐标的曲线，用于展示分类器在不同阈值下的性能。通过计算ROC曲线下的面积（AUC），可以评估分类器的性能，AUC值越大，分类器的性能越好。

auc函数则用于计算ROC曲线下的面积（AUC），返回一个浮点数作为二元分类器的性能指标。