for X_trn_data, y_trn_data, X_tst_data, y_tst_data in zip(all_X_trn, all_y_trn, all_X_tst, all_y_tst): plt.subplot(1,2,idx+1) for estimator, model_name in zip(bestEstimators, model_names): helper.plotROCCurve(estimator, X_trn_data, y_trn_data, X_tst_data, y_tst_data, model_name) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=4, linestyle='--', alpha=0.7) plt.xlabel('False Positives Rate') plt.ylabel('True Positives Rate') plt.title('ROC curves for feature set ' + str(idx)) plt.legend(loc="best") plt.tight_layout() idx += 1 plt.show()

这段代码是用来绘制多个模型在不同特征集下的 ROC 曲线图的。其中，该代码使用了一个 for 循环，依次遍历多个特征集。对于每个特征集，又使用了一个 for 循环，依次遍历多个模型，并调用 helper.plotROCCurve() 方法来绘制该模型在该特征集下的 ROC 曲线。最后，调用 plt.show() 方法显示所有的 ROC 曲线图。