编写代码实现roc曲线c语言

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），也称为接收者操作特性曲线，是一种用于评估二分类模型性能的工具。在C语言中，虽然不是直接提供图形绘制功能，但我们可以通过计算并存储FPR（False Positive Rate）和TPR（True Positive Rate，即召回率）的值来创建数据点，然后可以用第三方库如`gnuplot`或者手动在程序外部生成图表。

以下是简单示例，展示如何在C语言中计算并存储每个阈值对应的FPR和TPR：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define NUM_THRESHOLDS 100
double thresholds[NUM_THRESHOLDS];
double tpr[NUM_THRESHOLDS], fpr[NUM_THRESHOLDS];

void calculate_roc(double* scores, double actual_labels[], int num_samples) {
    for (int i = 0; i < num_samples; ++i) {
        // 指定阈值遍历
        for (int j = 0; j < NUM_THRESHOLDS; ++j) {
            if (scores[i] >= thresholds[j]) {
                if (actual_labels[i] == 1) {
                    tpr[j]++;
                } else {
                    fpr[j]++;
                }
                break;
            }
        }
    }

    // 转换为比例
    for (int i = 0; i < NUM_THRESHOLDS; ++i) {
        tpr[i] /= (double)(num_samples + 1);
        fpr[i] /= (double)(num_samples - tpr[i]);
    }
}

// ... 其他代码处理实际的数据和阈值设置 ...

int main() {
    // 实际代码，这里假设scores数组包含预测概率，actual_labels包含真实标签
    // 然后调用calculate_roc函数
    calculate_roc(scores, actual_labels, num_samples);

    // 将数据保存到文件或用于后续绘图
    FILE *fp = fopen("roc_data.txt", "w");
    for (int i = 0; i < NUM_THRESHOLDS; ++i) {
        fprintf(fp, "%lf %lf\n", fpr[i], tpr[i]);
    }
    fclose(fp);

    return 0;
}