1、熟悉交叉验证的方法和评估模型的方法（如准确率、ROC曲线等） 2、使用某二分类数据集，采用多个分类器（SVM，LR，RF，Decision Tree等），选择合适的交叉验证策略评估其性能，并考虑画出各个分类器的roc曲线。 注意：若选择的数据集不是二分类，不能直接画roc曲线。可参考sklearn网站metric部分相关处理方法。 介绍自己的数据集，写出建模步骤，写出完整代码。

非常感谢您的提问，我会根据您的问题逐步回答。

首先，关于交叉验证的方法和评估模型的方法，交叉验证是一种常用的模型评估方法，它通过将数据集划分为若干个子集，然后使用其中的一部分作为训练集，剩余的部分作为测试集，不断重复这个过程，最终将所有子集都用一遍作为测试集，得到多个模型评分，从而评估模型的性能。而评估模型的方法包括准确率、召回率、精确率、F1-score、ROC曲线等等。

接下来，您提到了使用某二分类数据集，采用多个分类器进行建模，选择合适的交叉验证策略评估其性能，并画出各个分类器的ROC曲线。这是一项非常常见的机器学习任务，下面我将介绍一般的建模步骤和代码实现。

1. 数据集介绍：

我们选用的数据集是UCI Machine Learning Repository中的Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set，它是一个二分类数据集，用于分类乳腺肿瘤是良性还是恶性。该数据集包含30个特征，569个样本，其中357个样本是良性，212个样本是恶性。

2. 建模步骤：

（1）导入必要的库和数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score, roc_curve
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

（2）数据预处理：

# 将特征和标签分开
X = data.iloc[:, 2:]
y = data.iloc[:, 1]

# 将标签从M和B转换为1和0
y = np.where(y == "M", 1, 0)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=2021)

（3）建立分类器模型：

svc = SVC(kernel='linear', probability=True, random_state=2021)
lr = LogisticRegression(random_state=2021)
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=2021)
dt = DecisionTreeClassifier(random_state=2021)

（4）使用交叉验证方式评估模型性能：

# 定义交叉验证次数
cv_num = 5

# 交叉验证得分
svc_scores = cross_val_score(svc, X_train, y_train, cv=cv_num)
lr_scores = cross_val_score(lr, X_train, y_train, cv=cv_num)
rf_scores = cross_val_score(rf, X_train, y_train, cv=cv_num)
dt_scores = cross_val_score(dt, X_train, y_train, cv=cv_num)

# 输出交叉验证得分
print("SVC交叉验证得分:", svc_scores.mean())
print("LR交叉验证得分:", lr_scores.mean())
print("RF交叉验证得分:", rf_scores.mean())
print("DT交叉验证得分:", dt_scores.mean())

（5）使用测试集评估模型性能：

# 拟合模型并预测
svc.fit(X_train, y_train)
lr.fit(X_train, y_train)
rf.fit(X_train, y_train)
dt.fit(X_train, y_train)
svc_pred = svc.predict(X_test)
lr_pred = lr.predict(X_test)
rf_pred = rf.predict(X_test)
dt_pred = dt.predict(X_test)

# 输出测试集准确率
print("SVC测试集准确率:", accuracy_score(y_test, svc_pred))
print("LR测试集准确率:", accuracy_score(y_test, lr_pred))
print("RF测试集准确率:", accuracy_score(y_test, rf_pred))
print("DT测试集准确率:", accuracy_score(y_test, dt_pred))

（6）画出各个分类器的ROC曲线：

# SVC
svc_prob = svc.predict_proba(X_test)[:, 1]
svc_auc = roc_auc_score(y_test, svc_prob)
svc_fpr, svc_tpr, _ = roc_curve(y_test, svc_prob)

# LR
lr_prob = lr.predict_proba(X_test)[:, 1]
lr_auc = roc_auc_score(y_test, lr_prob)
lr_fpr, lr_tpr, _ = roc_curve(y_test, lr_prob)

# RF
rf_prob = rf.predict_proba(X_test)[:, 1]
rf_auc = roc_auc_score(y_test, rf_prob)
rf_fpr, rf_tpr, _ = roc_curve(y_test, rf_prob)

# DT
dt_prob = dt.predict_proba(X_test)[:, 1]
dt_auc = roc_auc_score(y_test, dt_prob)
dt_fpr, dt_tpr, _ = roc_curve(y_test, dt_prob)

# 画图
plt.plot(svc_fpr, svc_tpr, label="SVC ROC Curve (area = {:.2f})".format(svc_auc))
plt.plot(lr_fpr, lr_tpr, label="LR ROC Curve (area = {:.2f})".format(lr_auc))
plt.plot(rf_fpr, rf_tpr, label="RF ROC Curve (area = {:.2f})".format(rf_auc))
plt.plot(dt_fpr, dt_tpr, label="DT ROC Curve (area = {:.2f})".format(dt_auc))
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
plt.xlabel('False positive rate')
plt.ylabel('True positive rate')
plt.title('ROC curve')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

至此，我们就完成了使用多个分类器建模、选择合适的交叉验证策略评估性能并画出各个分类器ROC曲线的任务。

完整代码如下：