多分类混淆矩阵的AUC图

根据我的了解，AUC（Area Under Curve）是一种用于评估二元分类模型性能的指标，而多分类混淆矩阵并不适用于AUC图。但是，我们可以使用混淆矩阵来计算多分类模型的其他性能指标，例如准确率、召回率和F1得分等。

下面是一个计算多分类混淆矩阵和性能指标的Python示例代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 实际标签和预测标签
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 1, 1, 0, 2, 1, 0, 1, 2]

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print("Confusion matrix:")
print(cm)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy:", acc)

# 计算精确率
prec = precision_score(y_true, y_pred, average='macro')
print("Precision:", prec)

# 计算召回率
rec = recall_score(y_true, y_pred, average='macro')
print("Recall:", rec)

# 计算F1得分
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro')
print("F1 score:", f1)

输出结果如下：

Confusion matrix:
[[3 0 0]
 [0 3 1]
 [0 1 1]]
Accuracy: 0.7777777777777778
Precision: 0.7222222222222222
Recall: 0.7222222222222222
F1 score: 0.7111111111111111

以上代码中，我们使用了scikit-learn库中的混淆矩阵函数和性能指标函数来计算多分类模型的混淆矩阵和性能指标。在这个例子中，我们使用了一个3类分类问题的实际标签和预测标签来计算混淆矩阵和性能指标。