TextBlob是一個用于文本數據處理的Python庫，主要用于自然語言處理任務。它并不直接提供計算ROC曲線和AUC值的函數，這些功能通常需要使用其他庫來實現，例如scikit-learn。
在scikit-learn中，可以使用以下代碼來計算ROC曲線和AUC值：
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
# 假設y_scores是分類器的預測分數，y_true是真實標簽
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
print("AUC值為:", roc_auc)
這段代碼首先使用roc_curve函數計算出ROC曲線上的點，然后使用auc函數計算出AUC值。最后打印出計算得到的AUC值。
