基于Logistic回归模型的预测概率与标签信息可视化ROC曲线

基于Logistic回归模型的预测概率与标签信息可视化ROC曲线

Logistic回归是一种常用的分类算法，用于预测二分类问题。在使用Logistic回归模型进行预测时，除了得到预测的标签信息外，我们还可以获取每个样本预测为正类的概率。通过可视化概率和标签信息的ROC曲线，我们可以评估模型的性能和选择合适的分类阈值。

首先，我们需要导入所需的库，包括NumPy、Matplotlib和Scikit-learn：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import