绘制多分类的roc曲线

绘制多分类的ROC曲线的方法可以通过以下步骤进行：

1. 对于每个类别，计算出该类别的概率矩阵P和标签矩阵L。
2. 根据概率矩阵P和标签矩阵L，计算出每个类别下的假正例率（FPR）和真正例率（TPR）。
3. 绘制出每个类别的ROC曲线，即将FPR作为横坐标，TPR作为纵坐标，得到多个坐标点。
4. 对于每个类别的ROC曲线，可以进行插值或拟合操作，以得到一条平滑的ROC曲线。
5. 最后，可以对多个类别的ROC曲线进行平均，得到最终的多分类ROC曲线。

需要注意的是，由于本文只选了少量样本作为示例，并不能拟合为一条光滑的曲线。因此，在实际应用中，需要使用更多的样本数据来得到更准确的ROC曲线。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [人脸识别或多分类问题的性能评判指标——ROC曲线绘制](https://blog.csdn.net/weixin_42129882/article/details/106421729)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [多分类的ROC曲线绘制思路](https://blog.csdn.net/qq_45100200/article/details/130618870)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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