如何用sklearn.metrics中的roc_curve函数计算
y_true：真实标签
y_score：decision_function返回的距离or置信度分数or正类样本的概率
pos_label：填上1，表示1为正样本
返回FPR，recall和阈值
如何计算auc？
from sklearn.metrics import roc_auc_score
roc_auc_score(y,clf.decision_function(x))
ROC曲线上如何画x=y的直线？
plt.plot([0,1],[0,1],linestyle="--",c="black")
