多分类混淆矩阵的ROC图

多分类混淆矩阵没有ROC曲线，但可以使用微观平均和宏观平均来计算多分类问题的性能指标。下面是两种计算方法的介绍：

1. 微观平均（micro-average）：将每个样本的预测结果都视为一个单独的预测，然后计算二分类混淆矩阵。最后将所有的二分类混淆矩阵相加，得到总的混淆矩阵，再计算总的性能指标。这种方法适用于样本数不平衡的情况。

2. 宏观平均（macro-average）：对每个类别分别计算二分类混淆矩阵和性能指标，然后将所有类别的性能指标相加取平均。这种方法适用于样本数平衡的情况。

下面是一个使用sklearn库中的classification_report函数计算多分类问题的性能指标的例子：

from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算性能指标
target_names = iris.target_names
print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=target_names))

输出结果如下：

              precision    recall  f1-score   support

      setosa       1.00      1.00      1.00        10
  versicolor       1.00      0.92      0.96        12
   virginica       0.89      1.00      0.94         8

    accuracy                           0.97        30
   macro avg       0.96      0.97      0.97        30
weighted avg       0.97      0.97      0.97        30

其中，precision表示精确率，recall表示召回率，f1-score表示F1值，support表示样本数。macro avg表示宏观平均，weighted avg表示加权平均。