请解释以下代码具体干什么的：#实现二分类ROCfrom sklearndatasets import load_irisfrom sklearnsvm import SVCimport pandas as pdimport matplotlibpyplot as pltfrom sklearnmetrics import classification_reportroc_auc_scoreconf

这段代码实现了二分类的ROC曲线的绘制。具体步骤如下：

1. 导入所需的库和模块：

   • 导入load_iris函数用于加载鸢尾花数据集
   • 导入SVC类用于支持向量机分类器的建模
   • 导入pandas库用于数据处理
   • 导入matplotlib.pyplot用于绘图
   • 导入classification_report、roc_auc_score、confusion_matrix、accuracy_score、roc_curve和auc函数用于计算分类报告、ROC曲线的参数和AUC值
   • 导入train_test_split函数用于将数据集划分为训练集和测试集

2. 加载鸢尾花数据集：

   • 使用load_iris函数加载鸢尾花数据集
   • 使用pd.DataFrame函数将数据集转换为DataFrame格式
   • 添加一个名为class的列，该列表示目标变量

3. 数据预处理：

   • 从鸢尾花数据集中选择class为0和1的样本，构建新的数据集iris_new
   • 将新数据集划分为特征变量X和目标变量Y

4. 数据集划分：

   • 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总样本的30%

5. 模型建立与评估：

   • 使用支持向量机分类器SVC建立模型
   • 使用fit方法拟合模型
   • 使用score方法计算模型在测试集上的准确率
   • 使用predict方法对测试集进行预测，得到预测结果result

6. 计算ROC曲线的参数：

   • 使用roc_curve函数计算真阳性率（True Positive Rate, TPR）和假阳性率（False Positive Rate, FPR）以及阈值
   • Ytest为真实的目标变量值，result为预测的目标变量值

7. 计算AUC：

   • 使用auc函数计算ROC曲线下的面积（AUC）

8. 绘制ROC曲线：

   • 使用plot函数绘制ROC曲线，其中横轴为FPR，纵轴为TPR
   • 使用plot函数绘制对角线，表示随机猜测的曲线
   • 设置横轴和纵轴的范围、标签和标题
   • 使用legend函数添加图例
   • 使用grid函数添加网格线
   • 使用show函数显示图