绘制ROC曲线及最佳阈值的Python实现

绘制ROC曲线及最佳阈值的Python实现

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种常用的评估分类模型性能的工具。在二分类问题中，ROC曲线以真阳性率（True Positive Rate，TPR）为纵轴，以假阳性率（False Positive Rate，FPR）为横轴。通过改变分类模型的阈值，可以得到一系列点，连接这些点即可得到ROC曲线。本文将介绍如何使用Python绘制ROC曲线，并找到最佳阈值对应的坐标点。

首先，我们需要导入必要的库：

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

接下来，我们假设已经有了分类模型的预测结果和真实标签。假设预测结果保存在变量