bun_f, bun_t, thres_bun = roc_curve(Y_test, X_test_df[:, 9]) scr_f, scr_t, thres_scr = roc_curve(Y_test, X_test_df[:, 5]) ua_f, ua_t, thres_ua = roc_curve(Y_test, X_test_df[:, 4])

这段代码是用来计算三个不同特征的 ROC 曲线。具体地说，它使用 `roc_curve` 函数根据给定的真实标签 `Y_test` 和特征数据 `X_test_df` 中的第9列、第5列和第4列，分别计算了针对这三个特征的 ROC 曲线。

在计算过程中，会得到三组数组，分别是 `bun_f`、`bun_t`、`thres_bun`、`scr_f`、`scr_t`、`thres_scr`、`ua_f`、`ua_t` 和 `thres_ua`。其中，`bun_f` 和 `scr_f` 分别存储了每个阈值下的假正例率，`bun_t` 和 `scr_t` 分别存储了每个阈值下的真正例率，`thres_bun` 和 `thres_scr` 分别存储了使用的阈值。

这个过程可以帮助你评估模型在不同特征上的性能，并选择适当的阈值来进行分类预测。如果你有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

bun_f, bun_t, thres_bun = roc_curve(Y_test, X_test_df[:, 9]) scr_f, scr_t, thres_scr = roc_curve(Y_test, X_test_df[:, 5]) ua_f, ua_t, thres_ua = roc_curve(Y_test, X_test_df[:, 4])

这是一段代码，根据你提供的信息，它使用了 `roc_curve` 函数来计算三个不同特征的 ROC 曲线。具体而言，它分别计算了特征 `X_test_df[:, 9]`、`X_test_df[:, 5]` 和 `X_test_df[:, 4]` 对应的 ROC 曲线。在计算过程中，会生成三个数组 `bun_f`、`bun_t`、`thres_bun`、`scr_f`、`scr_t`、`thres_scr`、`ua_f`、`ua_t` 和 `thres_ua` 分别用于存储假正例率、真正例率和阈值的值。

需要注意的是，你提供的代码片段并没有给出具体的问题或上下文信息。如果你有任何问题或需要进一步的解释，请提供更多详细信息，我将竭尽全力帮助你。

bun_f,bun_t,thres_bun = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,9]) scr_f,scr_t,thres_scr = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,5]) ua_f,ua_t,thres_ua=roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,4])

根据你的代码，使用了roc_curve函数计算了不同特征列的ROC曲线。

如果你遇到了"AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'" 错误，这通常是因为X_test是一个NumPy数组，而不是一个pandas的DataFrame对象。因此，你无法使用.iloc方法来进行索引操作。

要解决这个问题，你可以尝试使用以下方法：

1. 将NumPy数组转换为DataFrame对象：

X_test_df = pd.DataFrame(X_test)

2. 使用索引操作符[]来进行列的选择：

bun_f, bun_t, thres_bun = roc_curve(Y_test, X_test_df[:, 9])
scr_f, scr_t, thres_scr = roc_curve(Y_test, X_test_df[:, 5])
ua_f, ua_t, thres_ua = roc_curve(Y_test, X_test_df[:, 4])

通过将NumPy数组转换为DataFrame对象，然后使用索引操作符[]进行列的选择，你应该能够解决这个错误。

请确保在使用索引操作符[]时，正确指定要选择的列的索引或列名。如果列名是字符串类型，请使用双引号或单引号将其括起来。

另外，确保你导入了pandas库并将其命名为pd。如果没有导入pandas库，请在代码开头添加以下代码：

import pandas as pd