用Python绘制SVM用于红酒分类问题的结果AUCC，每个类别和macroAUC均绘制在一张图上，并标注相应的ROC

在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的支持向量机(SVM)模型以及一些可视化工具如matplotlib和seaborn来绘制SVM在红酒分类问题中的ROC曲线和AUC值。这里是一个简单的步骤说明：

首先，确保安装了必要的库：

pip install scikit-learn matplotlib seaborn pandas

然后，你可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import roc_curve, auc, roc_auc_score, classification_report, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="darkgrid")

2. 加载红酒数据集（例如用葡萄酒数据集 Wine Dataset）：

wine = datasets.load_wine()
X = wine.data
y = wine.target

3. 准备数据，划分训练集和测试集，并标准化特征：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

4. 使用SVM训练并计算每个类别的ROC和AUC：

models = []
for i in range(wine.target_names.size):
    model = SVC(probability=True)
    model.fit(X_train_scaled, y_train == i)
    y_pred_prob = model.predict_proba(X_test_scaled)[:, i]
    fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test == i, y_pred_prob)
    auc_val = auc(fpr, tpr)
    models.append((i, fpr, tpr, auc_val))

# 绘制每个类别的ROC曲线
fig, axs = plt.subplots(1, len(wine.target_names), figsize=(15, 6))
for ax, (class_no, fpr, tpr, auc) in zip(axs, models):
    ax.plot(fpr, tpr, label=f"Class {class_no} (AUC: {auc:.2f})")
    ax.set_xlabel("False Positive Rate")
    ax.set_ylabel("True Positive Rate")
    ax.legend(loc="lower right")
    ax.set_title(f"ROC Curve for Class {class_no}")
plt.tight_layout()
plt.show()

# 计算宏AUC（Macro AUC）
macro_auc = sum(auc for _, _, _, auc in models) / len(models)
print(f"Macro AUC: {macro_auc:.2f}")

# 可视化AUCC结果
# 这一步通常通过计算平均AUCC并将其绘制成条形图，但sklearn本身不提供直接的方法来计算AUCC，所以可以自定义计算并添加到上述图表中，或单独创建一个新的图表展示。

这个例子展示了如何为每个红酒类别生成ROC曲线，并计算每个类别的AUC。对于宏观AUC（Macro AUC），我们简单地取平均值作为总体性能指标。