在使用sklearn建立逻辑回归模型时，假设以y表示真实标签，y_hat表示预测标签，p表示预测概率，则输出真阳性率tpr和假阳性率fpr的正确方法是（）

A.    metrics.roc_curve（y_hat, y）

B.    metrics.roc_curve（y_hat, p）

C.    metrics.roc_curve（y, p）

D.    metrics.roc_curve（p, y）
参考答案： C
解析：在逻辑回归中，使用metrics.roc_curve输出真阳性率和假阳性率时要求输入的是真实标签和预测概率，故选C