Python实现：ROC曲线最佳阈值

Python实现：ROC曲线最佳阈值

ROC曲线常用于二分类问题中，通过计算真正率（True Positive Rate）和假正率（False Positive Rate）的关系来评估模型的效果。在ROC曲线中，横轴为假正率，纵轴为真正率。本文将介绍如何通过Python代码绘制ROC曲线，并找出最佳阈值对应的坐标点。

首先，我们需要准备好一些数据，包括真实标签和预测标签。这里我们以sklearn中的示例数据集iris为例。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn