本文介绍了如何在机器学习中使用Python进行交叉验证模型评估，特别是逻辑回归模型。通过K折交叉验证，记录每轮验证的指标，并详细阐述了如何绘制综合ROC曲线来分析模型性能，最终得出AUC值。
交叉验证评估指标和综合ROC曲线绘制
在机器学习领域中，交叉验证是一种常用的模型评估方法。它通过将训练集划分为 K 个相等大小的子集，然后进行 K 次训练和验证，每次将其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集，最后将 K 次验证的结果综合起来得到模型最终的预测准确率。在这个过程中，每一次验证的指标都应该被记录下来，以便最后进行统计分析。
本文将介绍如何使用 Python 对每一折（fold of Kfold）交叉验证数据进行评估，并且绘制综合ROC曲线。
首先，我们需要导入必要的库，包括 pandas、numpy、sklearn 中的模型、交叉验证模块、度量指标和 roc_curve 函数以及 matplotlib 用于作图。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection 
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