使用sklearn的一系列方法後可以很方便的繪製處roc曲線，這裡簡單實現以下。
主要是利用混淆矩陣中的知識作為繪製的資料（如果不是很懂可以先看看這裡的基礎）：
tpr(ture positive rate)：真陽率 影象的縱座標
fpr(false positive rate)：陽率（偽陽率） 影象的橫座標
mean_tpr：累計真陽率求平均值
mean_fpr：累計陽率求平均值
該示例每一步有詳細說明。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.model_selection import stratifiedkfold
iris = datasets.load_iris()
x = iris.data
y = iris.target
x, y = x[y != 2], y[y != 2] # 去掉了label為2，label只能二分，才可以。
n_samples, n_features = x.shape
# 增加雜訊特徵
random_state = np.random.randomstate(0)
x = np.c_[x, random_state.randn(n_samples, 200 * n_features)]
cv = stratifiedkfold(n_splits=6) #匯入該模型，後面將資料劃分6份
classifier = svm.svc(kernel='linear', probability=true,random_state=random_state) # svc模型 可以換作adaboost模型試試
# 畫平均roc曲線的兩個引數
mean_tpr = 0.0 # 用來記錄畫平均roc曲線的資訊
mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)
cnt = 0
for i, (train, test) in enumerate(cv.split(x,y)): #利用模型劃分資料集和目標變數 為一一對應的下標
cnt +=1
probas_ = classifier.fit(x[train], y[train]).predict_proba(x[test]) # 訓練模型後**每條樣本得到兩種結果的概率
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y[test], probas_[:, 1]) # 該函式得到偽正例、真正例、閾值，這裡只使用前兩個
mean_tpr += np.interp(mean_fpr, fpr, tpr) # 插值函式 interp(x座標,每次x增加距離,y座標) 累計每次迴圈的總值後面求平均值
mean_tpr[0] = 0.0 # 將第乙個真正例=0 以0為起點
roc_auc = auc(fpr, tpr) # 求auc面積
plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='roc fold (area = )'.format(i, roc_auc)) # 畫出當前分割資料的roc曲線
plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6), label='luck') # 畫對角線
mean_tpr /= cnt # 求陣列的平均值
mean_tpr[-1] = 1.0 # 座標最後乙個點為（1,1） 以1為終點
mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr)
plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, 'k--',label='mean roc (area = )'.format(mean_auc), lw=2)
plt.xlim([-0.05, 1.05]) # 設定x、y軸的上下限，設定寬一點，以免和邊緣重合，可以更好的觀察影象的整體
plt.ylim([-0.05, 1.05])
plt.xlabel('false positive rate')
plt.ylabel('true positive rate') # 可以使用中文，但需要匯入一些庫即字型
畫出了6次迴圈的roc曲線，以及最後的平均roc曲線。
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