写例子代码，计算含有85个类的numpy数组y_true的roc auc值，使用sigmoid函数对预测值进行归一化，并且要用到label_binarize函数和roc_auc_score函数

可以使用以下代码来计算含有85个类的numpy数组y_true的roc auc值：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# Sample y_pred and y_true
y_pred = np.random.rand(1000, 85)
y_true = np.random.randint(0, 2, (1000, 85))

# Binarize the labels
y_true_binarized = label_binarize(y_true, classes=list(range(85)))

# Apply sigmoid function to the prediction scores
y_pred_sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-y_pred))

# Calculate the ROC AUC score for each class
roc_auc = roc_auc_score(y_true_binarized, y_pred_sigmoid, average='macro')

print('ROC AUC:', roc_auc)

此代码将生成一个随机的大小为1000 x 85的numpy数组y_true和一个随机的相同大小的numpy数组y_pred作为示例输入。 它还使用label_binarize函数将y_true从多类标签转换为二进制形式，并使用sigmoid函数将预测得分归一化为[0,1]的概率值。 最后，使用roc_auc_score函数计算ROC AUC得分，并使用'macro'来指定类别平均方法。