给出AUC=0.94的ROC曲线图

抱歉，我无法提供图像，但我可以为您提供一些关于如何绘制ROC曲线的指导。

要绘制ROC曲线，您需要计算一系列不同分类阈值下的真正率（True Positive Rate，TPR）和假正率（False Positive Rate，FPR），然后将这些点连接起来。

1. 首先，您需要计算不同分类阈值下的TPR和FPR。分类阈值是一个决定将样本分类为正例还是负例的值。通过调整此值，您可以在不同的阈值下计算出不同的TPR和FPR。

2. 对于每个分类阈值，计算以下值：
- 真正数（True Positives，TP）：被正确分类为正例的样本数量
- 假正数（False Positives，FP）：被错误分类为正例的样本数量
- 真负数（True Negatives，TN）：被正确分类为负例的样本数量
- 假负数（False Negatives，FN）：被错误分类为负例的样本数量

3. 计算TPR和FPR：
- TPR = TP / (TP + FN)
- FPR = FP / (FP + TN)

4. 以FPR为横坐标，TPR为纵坐标，绘制ROC曲线。根据计算得到的一系列TPR和FPR值，将这些点连接起来。

5. 最后，计算曲线下的面积（AUC），即ROC曲线下的面积。AUC的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型效果越好。

请注意，绘制ROC曲线需要有一组已知的真实标签和预测概率值。如果您有这些数据，您可以使用Python中的matplotlib库或其他绘图工具进行实现。