fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true_binarized, y_score)有什么作用，使用它有什么条件。

这行代码的作用是计算二元分类问题的ROC曲线的FPR和TPR值。

其中，y_true_binarized是二元分类的真实标签（0或1），y_score是分类器预测的置信度分数。

ROC曲线是一种评估二元分类器性能的常用方法，它以假阳性率（False Positive Rate）为横轴，真阳性率（True Positive Rate）为纵轴，绘制出分类器在不同阈值下的表现。FPR和TPR分别是ROC曲线上的横纵坐标。

使用这行代码的条件是二元分类问题，并且需要评估分类器的性能。通常会将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集训练分类器，然后使用测试集计算ROC曲线和FPR/TPR值。