红外目标识别roc曲线代码

红外目标识别中的ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），通常用于评估分类模型在不同阈值下的性能。它显示了真正率（True Positive Rate, TPR，也叫灵敏度）随着假正率（False Positive Rate, FPR）变化的情况。下面是一个简单的Python代码示例，使用sklearn库来创建和绘制ROC曲线：

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建模拟数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 将类别标签转换为二进制表示
lb = LabelBinarizer()
y_train_bin = lb.fit_transform(y_train)
y_test_bin = lb.transform(y_test)

# 使用模型进行预测并计算概率得分
model = ... # 这里假设你已经有了一个分类器
y_score = model.predict_proba(X_test)[:, 1]  # 需要得分对应的列

# 计算ROC曲线上各点
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test_bin, y_score)

# 计算AUC（Area Under the Curve）
auc_value = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, label=f'Model (AUC = {auc_value:.2f})')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve')
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

这个例子中，你需要替换`model = ...`为你实际使用的红外目标识别模型，并确保该模型返回的是概率分数。完成以上步骤后，你将得到一个ROC曲线，展示模型在不同阈值下的性能。