调用库函数和自己写代码 画出roc曲线

绘制ROC曲线通常是指在机器学习模型评估中，通过比较真正例率（True Positive Rate，TPR）与假正例率（False Positive Rate，FPR）来展示分类性能的过程。你可以选择直接调用一些现成的数据可视化库函数来绘制，比如Python中的`scikit-learn`库就很方便。

如果你打算使用`scikit-learn`，可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需的库**:

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

2. **计算ROC数据**:

   y_true = ... # 真实标签
   y_scores = ... # 模型预测概率或决策值
   fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true, y_scores)

3. **绘制ROC曲线**:

   roc_auc = auc(fpr, tpr)
   plt.plot(fpr, tpr, label=f"ROC curve (area = {roc_auc:.2f})")
   plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')  # 垂线作为随机猜测的参考
   plt.xlabel("False Positive Rate")
   plt.ylabel("True Positive Rate")
   plt.title("Receiver Operating Characteristic (ROC)")
   plt.legend()

4. **显示图形**:

   plt.show()

如果你需要自定义某些部分或有特定的需求，如添加更多特性曲线，调整样式等，就需要结合这些库提供的API和文档来编写相应的代码。