利用sklearn训练模型，并用十折交叉验证法验证模型后，如何得到roc曲线图及roc曲线下面积的标准差

可以使用sklearn.metrics模块中的roc_curve和roc_auc_score函数来得到roc曲线和roc曲线下面积的标准差。具体步骤如下：

1. 使用sklearn.model_selection模块中的KFold函数进行十折交叉验证，得到训练集和测试集的索引。

2. 使用sklearn.linear_model模块中的LogisticRegression函数训练模型，并在测试集上进行预测。

3. 使用sklearn.metrics模块中的roc_curve函数得到fpr和tpr，然后使用matplotlib.pyplot模块绘制roc曲线。

4. 使用sklearn.metrics模块中的roc_auc_score函数得到roc曲线下面积的标准差。

代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score

# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)

# 十折交叉验证
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)
auc_scores = []
for train_index, test_index in kf.split(X):
    X_train, y_train = X[train_index], y[train_index]
    X_test, y_test = X[test_index], y[test_index]
    
    # 训练模型
    clf = LogisticRegression()
    clf.fit(X_train, y_train)
    
    # 预测概率
    y_pred_proba = clf.predict_proba(X_test)[:, 1]
    
    # 计算fpr和tpr
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred_proba)
    
    # 绘制roc曲线
    plt.plot(fpr, tpr, lw=1, alpha=0.3)
    
    # 计算roc曲线下面积的标准差
    auc_score = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba)
    auc_scores.append(auc_score)
    
# 绘制平均roc曲线
mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)
mean_tpr = np.mean([roc_curve(y, clf.predict_proba(X)[:, 1])[1] for train, test in kf.split(X) for y in [y[test]]], axis=0)
plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, color='b', label='Mean ROC (AUC = %0.2f $\pm$ %0.2f)' % (np.mean(auc_scores), np.std(auc_scores)))

# 绘制随机猜测线
plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', label='Random Chance')

# 设置图例和标题
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('ROC Curve')

# 显示图像
plt.show()