多分类ROC曲线macorAUC值置信区间python代码

下面是使用Python进行多分类问题的ROC曲线macro-average AUC值置信区间计算的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.utils import resample

# 假设有n个类别，每个类别的预测概率结果为probs，真实标签为labels
n_classes = len(probs[0])
n_bootstraps = 1000  # 设置bootstrap重抽样次数

auc_values = np.zeros((n_classes, n_bootstraps))

# 计算每个类别的AUC值
for i in range(n_classes):
    auc_values[i] = roc_auc_score(labels[:, i], probs[:, i])

# 使用bootstrap方法计算AUC值的置信区间
auc_conf_intervals = np.zeros((n_classes, 2))
for i in range(n_classes):
    bootstrapped_aucs = []
    for _ in range(n_bootstraps):
        bootstrap_sample = resample(auc_values[i])
        bootstrapped_aucs.append(np.mean(bootstrap_sample))
    
    auc_conf_intervals[i] = np.percentile(bootstrapped_aucs, [2.5, 97.5])

# 计算macro-average AUC值和置信区间
macro_auc = np.mean(auc_values)
macro_auc_conf_interval = np.percentile(bootstrapped_aucs, [2.5, 97.5])

print("AUC values for each class:", auc_values)
print("Confidence intervals for each class:", auc_conf_intervals)
print("Macro-average AUC:", macro_auc)
print("Confidence interval for macro-average AUC:", macro_auc_conf_interval)

请注意，以上代码基于假设你已经有了每个类别的预测概率（probs）和真实标签（labels），并且使用了 scikit-learn 库中的 roc_auc_score 函数进行AUC值的计算。此外，代码中使用了 sklearn.utils.resample 函数进行bootstrap重抽样。你可以根据实际情况进行适当修改和调整。