使用多分类混淆矩阵绘制roc曲线

使用多分类混淆矩阵绘制ROC曲线的方法如下：

1. 首先，你需要计算每个类别的真阳性率（True Positive Rate，TPR）和假阳性率（False Positive Rate，FPR）。TPR表示被正确分类为正例的样本占该类别实际正例样本的比例，而FPR表示被错误分类为正例的样本占该类别实际负例样本的比例。

2. 接下来，你需要绘制多分类混淆矩阵。多分类混淆矩阵是一个N×N的矩阵，其中N是类别的数量。矩阵的每个元素表示将一个类别的样本预测为另一个类别的数量。

3. 根据多分类混淆矩阵，你可以计算每个类别的TPR和FPR。对于每个类别，TPR等于该类别的真阳性数除以该类别的真阳性数加上该类别的假阴性数，而FPR等于该类别的假阳性数除以该类别的假阳性数加上该类别的真阴性数。

4. 绘制ROC曲线。ROC曲线是以FPR为横轴，TPR为纵轴的曲线。对于每个类别，你可以绘制一个点，横坐标为该类别的FPR，纵坐标为该类别的TPR。最后，你可以将所有类别的点连接起来，得到ROC曲线。

下面是一个使用多分类混淆矩阵绘制ROC曲线的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有3个类别
num_classes = 3
# 假设有一个3×3的多分类混淆矩阵
confusion_matrix = np.array([[10, 2, 3],
                             [1, 15, 4],
                             [2, 3, 12]])

# 计算每个类别的TPR和FPR
tpr = np.diag(confusion_matrix) / np.sum(confusion_matrix, axis=1)
fpr = (np.sum(confusion_matrix, axis=0) - np.diag(confusion_matrix)) / (np.sum(confusion_matrix) - np.sum(confusion_matrix, axis=1))

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, marker='o')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve')
plt.show()

这段代码假设有3个类别，并给出了一个3×3的多分类混淆矩阵作为示例。你可以根据你的实际情况修改类别数量和混淆矩阵的值。