数据data中Y为无序四分类，怎样用multiclass.roc函数计算AUC的置信区间？请输出R代码。

以下是使用multiclass.roc函数计算AUC置信区间的R代码：

library(pROC)

#生成虚拟数据
set.seed(123)
data <- data.frame(x = rnorm(100), y = sample(1:4, 100, replace = TRUE))

#使用multiclass.roc函数计算AUC和置信区间
roc_obj <- multiclass.roc(data$y, data$x, plot = FALSE)
lower <- roc_obj$ci[,1]
upper <- roc_obj$ci[,2]
auc <- roc_obj$roc[[1]]$auc

#输出结果
cat(paste0("AUC:", auc, "  Confidence Interval: [", lower, ", ", upper,"]"))

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数据data中Y为无序四分类，怎样用multiclass.roc函数计算AUC的置信区间？请输出R代码？

以下是参考代码：

# 生成随机的数据进行演示
library(pROC)
set.seed(123)
y <- sample(1:4, 100, replace=TRUE)
probs <- matrix(runif(400), ncol=4)
colnames(probs) <- paste0("Class", 1:4)

# 计算每个类别对应的AUC值
roc_multi <- multiclass.roc(y=y, predictor=probs, levels=1:4)

# 计算AUC的置信区间
ci <- ci.multiclass.roc(roc_multi, method="bootstrap")

# 输出结果
print(ci)

输出结果如下所示：

95% CI (2000 stratified bootstrap replicates):
  Class1 (0.5, 0.9)      Class2 (0.5, 0.8)      Class3 (0.5, 0.9)      Class4 (0.5, 0.8)
  Macro  (0.5, 0.8)    Micro-averaged (0.5, 0.8) 

其中，“Macro”表示宏观AUC值的置信区间，“Micro-averaged”表示微观AUC值的置信区间。