def plot_roc_curve(fpr,tpr): plt.plot(fpr,tpr) plt.axis([0,1,0,1]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.show() auc_roc = metrics.auc(fpr, tpr) print(auc_roc) plot_roc_curve (fpr,tpr)

这段代码实现了绘制 ROC 曲线的功能，并计算了 ROC 曲线下的面积（AUC）。其中，fpr 表示假阳性率，tpr 表示真阳性率。通过调用 `plt.plot()` 方法，将 fpr 和 tpr 作为参数绘制出 ROC 曲线；然后通过 `plt.axis()` 方法设置坐标轴的范围；接着使用 `plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 方法设置坐标轴的标签；最后使用 `plt.show()` 方法显示绘制的 ROC 曲线。

在绘制完 ROC 曲线后，使用 `metrics.auc()` 方法计算 ROC 曲线下的面积，并将其保存在变量 `auc_roc` 中。最后使用 `print()` 方法输出 AUC 的值。

需要注意的是，在调用 `plot_roc_curve()` 函数时，需要传入 fpr 和 tpr 两个参数，这两个参数的值应该是在其他代码中计算得到的。