无序多分类logistic回归ROC曲线

ROC曲线是评估二元分类算法（如逻辑回归）性能的一种常用方法，不适用于多分类问题。对于多分类问题，可以使用一些变种方法如微平均ROC曲线、宏平均ROC曲线、One vs All方法等。

其中，One vs All方法是将多分类问题转化为多个二元分类问题，对于每个类别，将其与其他类别合并为一个二元分类问题，计算其ROC曲线。最终，将所有类别的ROC曲线合并为一条曲线，称为无序多分类logistic回归ROC曲线。该曲线的横坐标为假阳性率（FPR），纵坐标为真阳性率（TPR），可以用来评估多分类逻辑回归模型的性能。