多分类AUC-ROC

AUC-ROC（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve，接收者操作特性曲线下的面积）是一种用于评估二分类模型性能的指标。但在多分类场景下，通常我们会计算每个类别对其他类别的AUC-ROC值，这称为One-vs-Rest（OvR）策略。对于每一个类别，模型会将其视为正类，其余所有类别视为负类，然后计算出该对组合的ROC曲线和AUC。

多分类AUC-ROC实际上是一组单分类AUC-ROC值，每个值对应一对类别。这样做的目的是为了得到整个多分类问题的整体性能概览，尽管它并不直接表示整体分类准确度。高得多分类AUC-ROC意味着模型在区分各个类别时有较好的能力。

然而，当样本不平衡严重或类别间相互独立性较强时，AUC-ROC可能不是最合适的评价标准。此时，可以考虑使用如平均精度（Average Precision）、F1分数等更适合多分类问题的指标。