绘制roc曲线用什么函数python

在Python中，我们可以使用`sklearn.metrics`模块中的`roc_curve()`函数来计算ROC曲线上的FPR和TPR。然后，我们可以使用`matplotlib`模块中的`plot()`函数将FPR作为x轴，TPR作为y轴来绘制ROC曲线。以下是一个绘制ROC曲线的示例代码：

from sklearn.metrics import roc_curve
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算ROC曲线上的FPR和TPR
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC Curve')
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', label='Random Guess')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic Curve')
plt.legend()
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用`roc_curve()`函数计算ROC曲线上的FPR和TPR。然后，我们使用`plot()`函数将FPR作为x轴，TPR作为y轴来绘制ROC曲线。我们还添加了一个随机猜测的线来表示分类器的ROC曲线应该超过的基准线。最后，我们使用`xlabel()`和`ylabel()`函数为x轴和y轴添加标签，使用`title()`函数添加标题，使用`legend()`函数添加图例。最后，我们使用`show()`函数显示绘制的ROC曲线。