解释代码from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score

这行代码是在 Python 中使用 scikit-learn（sklearn）库中的 metrics 模块中的 roc_curve() 和 roc_auc_score() 函数。这两个函数用于评估二分类模型的性能。

roc_curve() 函数用于计算接收者操作特征曲线（ROC曲线），ROC曲线是一种展示模型在不同阈值下真阳性率和假阳性率之间权衡的图形。该函数接受两个参数，分别为真实标签和预测概率，返回三个数组，分别为假阳性率、真阳性率和阈值，用于绘制ROC曲线。

roc_auc_score() 函数用于计算ROC曲线下的面积（AUC值），AUC值是ROC曲线下方的面积，表示模型在不同阈值下分类性能的总体评价。该函数接受两个参数，分别为真实标签和预测概率，返回一个浮点数，表示ROC曲线下的面积。

通过导入这两个函数，我们可以方便地评估二分类模型的性能，并比较不同模型的效果。