python ROCcurve

Python中的ROC曲线可以使用sklearn库中的roc_curve函数计算得到。该函数接受真实标签和预测标签作为参数，然后返回false positive rate（FPR），true positive rate（TPR）和阈值（thresholds）。根据这些参数，可以绘制出ROC曲线。

具体来说，sklearn.metrics库中的roc_curve函数用于计算ROC曲线的FPR和TPR。通过传入真实标签和预测概率，在不同的阈值下计算FPR和TPR。同时，该库还提供了auc函数用于计算ROC曲线下的面积（AUC），AUC可以作为评估分类模型性能的指标。

您可以参考sklearn.metrics官方文档和示例代码，了解如何使用roc_curve函数和绘制ROC曲线的方法。