roc = talib.ROC(close, 10).iloc[-1] roc计算公式？

`ROC` 是 `talib` 库中的一个函数，全称是 Rate of Change，又称作 Momentum，计算公式为：

ROC = (Close - Close[-n]) / Close[-n]

其中，`Close` 是收盘价序列，`n` 是时间周期，一般取 10 或 12。`-.iloc[-1]` 表示取最后一个值。

因此，`talib.ROC(close, 10).iloc[-1]` 表示计算 `close` 序列在最近的 10 个时间周期内的 ROC 值，并返回最后一个（当前）值。

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bun_f,bun_t,thres_bun = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,9]) scr_f,scr_t,thres_scr = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,5]) ua_f,ua_t,thres_ua=roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,4])

根据你的代码，使用了roc_curve函数计算了不同特征列的ROC曲线。

如果你遇到了"AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'" 错误，这通常是因为X_test是一个NumPy数组，而不是一个pandas的DataFrame对象。因此，你无法使用.iloc方法来进行索引操作。

要解决这个问题，你可以尝试使用以下方法：

1. 将NumPy数组转换为DataFrame对象：

X_test_df = pd.DataFrame(X_test)

2. 使用索引操作符[]来进行列的选择：

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])

通过将NumPy数组转换为DataFrame对象，然后使用索引操作符[]进行列的选择，你应该能够解决这个错误。

请确保在使用索引操作符[]时，正确指定要选择的列的索引或列名。如果列名是字符串类型，请使用双引号或单引号将其括起来。

另外，确保你导入了pandas库并将其命名为pd。如果没有导入pandas库，请在代码开头添加以下代码：

import pandas as pd