请解释以下代码具体干什么的：# -- coding utf-8 --import numpy as npimport matplotlibpyplot as pltfrom sklearn import svm datasetsfrom sklearnmetrics import roc_curve auc ###计算roc和aucfrom sklearn import model_selecti

该代码实现了一个分类器，使用支持向量机（SVM）算法，将鸢尾花数据集分为两类，并计算了该分类器的ROC曲线和AUC值。

代码具体步骤如下：

1. 导入必要的库和模块，包括numpy、matplotlib、sklearn等。
2. 加载鸢尾花数据集，并将数据集划分为训练集和测试集。
3. 将数据集从3类变为2类，通过筛选y值不等于2的样本和对应的标签。
4. 添加噪声特征，使问题变得更加困难。
5. 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。
6. 创建一个SVM分类器，使用线性核函数，并设置probability参数为True。
7. 使用fit函数训练模型，并使用decision_function函数获得对测试集的预测标签。
8. 使用roc_curve函数计算ROC曲线的真正率（TPR）和假正率（FPR）。
9. 使用auc函数计算ROC曲线下的面积（AUC）。
10. 绘制ROC曲线，并显示AUC的值。