只知道AUC的值可以绘出roc曲线吗如何绘画这个曲线

是的，可以通过绘制ROC曲线来展示AUC值的效果。ROC曲线是一条以假阳性率（False Positive Rate，FPR）为横轴，真阳性率（True Positive Rate，TPR）为纵轴的曲线。以下是绘制ROC曲线的步骤：

1. 计算每个可能的阈值下的TPR和FPR值。阈值从最小值到最大值依次增加。

2. 将TPR和FPR值绘制在坐标轴上，得到ROC曲线。

3. 计算ROC曲线下的面积（AUC值）。AUC值越大，说明分类器的性能越好。

在Python中，可以使用scikit-learn库的roc_curve和roc_auc_score函数来计算ROC曲线和AUC值。绘制ROC曲线可以使用matplotlib库。以下是一个简单的示例代码：

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

# 计算ROC曲线和AUC值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores)
auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr)
plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--')  # 绘制基准线
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('ROC Curve (AUC = {:.2f})'.format(auc))
plt.show()

其中，y_true是真实标签，y_scores是分类器的预测分数。