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

好的，让我为您解答这个问题。

您可以按照以下步骤计算含有85个类的numpy数组y_true的roc auc值：

1. 首先，导入需要的模块和函数：

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

2. 然后，计算y_true的二进制标签：

   y_true_binary = label_binarize(y_true, classes=range(85))

3. 接着，生成一个包含随机预测值的numpy数组y_pred：

   y_pred = np.random.rand(len(y_true), 85)

4. 对预测值进行sigmoid函数归一化：

   y_pred = 1 / (1 + np.exp(-y_pred))

5. 最后，使用roc_auc_score函数计算roc auc值：

   roc_auc = roc_auc_score(y_true_binary, y_pred, average='macro')

这里采用了'macro'参数，因为您有85个类别。如果您有更少的类别，可以使用'default'参数。

最终，您将得到一个roc auc值，用于衡量您的模型分类能力的好坏。

注意：这只是一个示例代码，您需要根据您的具体情况进行修改。