可视化ROC曲线及标记最佳阈值和数值标签

可视化ROC曲线及标记最佳阈值和数值标签

在机器学习中，评估分类模型的性能是一个重要的任务。ROC曲线是一种常用的评估分类器性能的工具，它能够展示分类器在不同阈值下的真阳性率（True Positive Rate，TPR）和假阳性率（False Positive Rate，FPR）之间的关系。本文将介绍如何使用Python绘制ROC曲线，并在曲线上标记最佳阈值及其数值标签。

首先，我们需要导入所需的库，包括numpy用于数据处理和计算，matplotlib用于可视化，以及sklearn用于构建分类模型和计算ROC曲线。

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