如何用scikitlearn绘制ROC曲线的实例教程？

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一个全面的数据挖掘模型，最终都需要进行模型评估。对于二分类问题，常用AUC和ROC这两个指标。为了最大化这两个指标，可以利用sklearn库中的相应函数构建模型模块。具体实现的代码可以参考以下示例。

一个完整的数据挖掘模型，最后都要进行模型评估，对于二分类来说，AUC，ROC这两个指标用到最多，所以 利用sklearn里面相应的函数进行模块搭建。

具体实现的代码可以参照下面博友的代码，评估svm的分类指标。注意里面的一些细节需要注意，一个是调用roc_curve 方法时，指明目标标签，否则会报错。

具体是这个参数的设置pos_label ，以前在unionbigdata实习时学到的。