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R代码示例：

library(pROC)

# 生成随机数据
set.seed(123)
Y <- factor(sample(1:4, size = 1000, replace = TRUE))
Scores <- runif(1000)

# 设置四分类标签
levels(Y) <- c("Class 1", "Class 2", "Class 3", "Class 4")

# 计算AUC以及置信区间
rocobj <- multiclass.roc(Y, Scores)
auc <- rocobj$roc[[1]]$auc
ci <- ci.se(rocobj$ci)

# 输出结果
cat("AUC:", auc, "\n")
cat(sprintf("95%% CI: (%.3f, %.3f)", ci[1], ci[2]), "\n")

其中，使用`multiclass.roc()`函数计算AUC以及置信区间，其参数为标签和预测分数。由于涉及到四分类问题，需要先设置四分类标签，然后才能计算AUC和置信区间。使用`ci.se()`函数计算置信区间，输出结果为AUC和95%置信区间。