我们希望使用带有交叉验证的SGD分类器（损失函数为hinge）来生成ROC曲线，但由于ROC曲线需要概率支持，而这种方法不支持。我们坚持使用hinge损失函数，因为它符合我们的需求，并且希望通过ROC曲线来验证训练模型的准确性。请建议如何使用损失函数为hinge的SGD分类器和交叉验证来生成ROC曲线。

回答：

在这里，您可以为“loss=hinge”使用决策函数，它会给出到超平面的距离，下面是如何应用的示例：

svm_clf.fit(Xtrain, Xtarget)
score_roc = svm_clf.decision_function(Ytest)
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(Ytarget, score_roc)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.plot(fpr, tpr, 'b', label='AUC = %0.2f' % roc_auc)
plt.legend(loc='lower right')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.show()