编写一段python代码计算三分类问题真实标签与预测值的Macro AUC和Micro AUC，输入数据只有真实值和预测出的分类最终值，没有预测的分类概率

首先，你需要明白AUC（Area Under the ROC Curve，接收者操作特征曲线下的面积）是用来评估二分类模型性能的一个指标，而Macro AUC和Micro AUC是其扩展到多分类问题的版本。对于多分类问题，我们需要将它转换为多个二分类任务来计算。

在这个例子中，我们将通过sklearn库的roc_auc_score函数来计算每个类别的AUC，然后分别取平均得到Macro AUC，所有样本的整体AUC则为Micro AUC。假设我们有一个二维数组`y_true`表示真实标签（0, 1, 2）和一维数组`y_pred`表示预测的类别编号（0, 1, 2），你可以这样做：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 假设 y_true 是一个形状为 (n_samples,) 的数组
# 假设 y_pred 是一个形状为 (n_samples,) 的数组，其中每个元素是0, 1 或 2

# 将多分类问题转化为二分类问题列表
binary_y_true = [[1 if label == class_id else 0 for label in y_true] for class_id in range(3)]
binary_y_pred = [[1 if pred == class_id else 0 for pred in y_pred] for class_id in range(3)]

# 计算每个类别的AUC
class_aucs = [roc_auc_score(binary_y_true[i], binary_y_pred[i]) for i in range(3)]

# Macro AUC (每个类别的AUC平均)
macro_auc = sum(class_aucs) / len(class_aucs)

# Micro AUC (整体上所有样本正确分类的比例)
micro_auc = roc_auc_score(y_true.reshape(-1, 1), y_pred.reshape(-1, 1))

# 输出结果
print(f"Macro AUC: {macro_auc}")
print(f"Micro AUC: {micro_auc}")