act = np.array(Y_test) pre = np.array(pre_result) FPR, TPR, thresholds = metrics.roc_curve(act, pre) AUC = auc(FPR, TPR) print('AUC的值为:',AUC)修改成能看到前五十个数

act = np.array(Y_test)
pre = np.array(pre_result)
FPR, TPR, thresholds = metrics.roc_curve(act, pre)
AUC = auc(FPR, TPR)
print('前50个数的FPR值为:',FPR[:50])
print('前50个数的TPR值为:',TPR[:50])
print('AUC的值为:',AUC)

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fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_test, prediction)

这行代码使用了scikit-learn中的metrics模块，其中的roc_curve函数用于计算ROC曲线的参数。具体来说，它接受两个参数：y_test是测试集的真实标签，prediction是模型对测试集样本的预测结果（通常是概率或者分数）。函数的返回值是三个NumPy数组，分别代表了不同阈值下的假正率（false positive rate，FPR）、真正率（true positive rate，TPR）和对应的阈值（thresholds）。通过这些参数，我们可以绘制ROC曲线并计算AUC（Area Under Curve，曲线下面积），以评估模型的分类性能。

y_true = np.array([0, 1, 1, 1, 1]) y_score = np.array([0.4, 0.4, 0.55, 0.8, 0.7]) fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_true, y_score)

这段代码是在使用Python中的sklearn.metrics模块中的roc_curve函数计算二分类模型的ROC曲线。y_true是真实标签，y_score是模型的预测概率值。函数会返回三个值：fpr（假正率）、tpr（真正率）和thresholds（阈值）。使用这三个值可以绘制出ROC曲线，从而评估二分类模型的性能。