python tpr fpr

数据分布比较均匀效果可以，数据分布不均匀，两头比较少，效果不好。

    labels = read_labels(u"labels.txt")
    predicts = read_Feautures(u"scores.txt")
    levels=(1e-6, 1e-5, 1e-4, 1e-3, 1e-2)
    fpr, tpr, threshold1s=sklearn.metrics.roc_curve(labels,predicts)

    interp = interpolate.interp1d(fpr, tpr)
    tpr_at_fpr = [interp(x) for x in levels]

    for index, data in enumerate(tpr_at_fpr):
        print(data,levels[index])