scala决策树模型计算roc曲线和混淆矩阵

要计算Scala决策树模型的ROC曲线和混淆矩阵，你可以按照以下步骤进行：

1. 从Scala的MLlib库中导入DecisionTree模型和BinaryClassificationMetrics类。

import org.apache.spark.ml.classification.{DecisionTreeClassificationModel, DecisionTreeClassifier}
import org.apache.spark.mllib.evaluation.BinaryClassificationMetrics

2. 训练你的决策树模型，并使用它来进行预测。

val dt = new DecisionTreeClassifier().setLabelCol("label").setFeaturesCol("features")
val model = dt.fit(trainingData)
val predictions = model.transform(testData)

3. 从预测结果中提取标签和概率，并将它们传递给BinaryClassificationMetrics类的实例。

val labelsAndScores = predictions.select("label", "probability").rdd.map { row =>
  (row.getAs[Double]("probability")(1), row.getAs[Double]("label"))
}
val metrics = new BinaryClassificationMetrics(labelsAndScores)

4. 使用BinaryClassificationMetrics类的实例计算ROC曲线和AUC值。

val roc = metrics.roc().collect()
val auc = metrics.areaUnderROC()

5. 使用BinaryClassificationMetrics类的实例计算混淆矩阵。

val confusionMatrix = metrics.confusionMatrix()

注意，在上述代码中，trainingData和testData是你的训练数据集和测试数据集，label和features是你的数据集中标签和特征的列名。labelsAndScores是一个二元组的RDD，其中第一个元素是预测结果为正例的概率，第二个元素是实际标签。最后，你可以打印出ROC曲线、AUC值和混淆矩阵来评估你的模型的性能。