多类别分类模型的ROC曲线。

多类别分类模型的ROC曲线是一种衡量多类别分类模型性能的方法，它可以将多个类别间的分类性能综合在一起，得到一个全局的性能评估指标。与二元分类模型的ROC曲线类似，多类别分类模型的ROC曲线也是以假阳性率（False Positive Rate）为横轴，真阳性率（True Positive Rate）为纵轴，绘制出的一条曲线。

在多类别分类模型中，每个类别都有一个ROC曲线，而多类别分类模型的ROC曲线则是将各类别ROC曲线综合起来得到的。一般来说，综合各类别ROC曲线的方法有两种：微观平均（Micro-average）和宏观平均（Macro-average）。

微观平均是将所有类别的真阳性数、假阳性数、真阴性数和假阴性数加起来，然后计算综合的假阳性率和真阳性率，得到一条综合的ROC曲线。宏观平均则是将各类别的假阳性率和真阳性率分别取平均值，得到一组平均值，然后以这组平均值为横纵坐标绘制一条ROC曲线。

在R语言中，可以使用multiclass.roc函数来计算多类别分类模型的ROC曲线，具体用法可以参考ROCR包的文档。