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])

你的代码是在进行ROC曲线分析。根据代码中的变量名来看，`Y_test`是测试集中的实际标签，`X_test.iloc[:,9]`是测试集中的预测结果。`roc_curve`函数用于计算ROC曲线的假正率（fpr）和真正率（tpr），返回三个数组分别表示不同阈值下的fpr、tpr和阈值。这些数组分别被赋值给`bun_f`、`bun_t`和`thres_bun`。