绘制ROC曲线图并计算AUC值：使用Python和Matlab的实用代码

在机器学习和统计学中，接收者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，简称ROC曲线）是一种常用的评估分类器性能的工具。ROC曲线显示了在不同分类阈值下，真正例率（True Positive Rate，TPR）与假正例率（False Positive Rate，FPR）之间的关系。在本文中，我们将介绍如何使用Python和Matlab绘制ROC曲线并计算曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）的值。

首先，我们将使用Python来实现绘制ROC曲线和计算AUC值的代码：

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

# 生成随机的真实标签和预测概率</