用python绘画roc曲线图

好的，以下是python绘制roc曲线的代码示例。

# 导入需要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集（假设已经处理好了）
X, y, _ = load_dataset()

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练模型（假设已经完成了）
clf = train_model()

# 预测测试集样本的概率得分
y_score = clf.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 计算ROC曲线及其AUC值
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_score)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 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()

希望这个示例对您有所帮助！