fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i])

这行代码是用于计算多分类问题中每个类别的ROC曲线上的真阳性率（True Positive Rate）和假阳性率（False Positive Rate）。其中：

- y_test是测试集中的真实标签，是一个经过one-hot编码后的矩阵，每行表示一个样本的标签，每列对应一个类别，标签为1表示该样本属于该类别，标签为0表示不属于该类别；
- y_score是模型对测试集中每个样本属于每个类别的预测概率值，是一个与y_test相同维度的矩阵；
- fpr、tpr、_分别是ROC曲线上的假阳性率、真阳性率和阈值，是用roc_curve函数计算得到的。

此代码的作用是利用真实标签和预测概率值计算每个类别的ROC曲线上的fpr和tpr，以便后续绘制ROC曲线并计算AUC值。

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y_score = np.array(y_score).T # 计算并绘制 AUC 曲线 fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(y_test.shape[1]): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[0, :, i])怎么修正

根据你提供的代码，我看到 y_score 是一个三维数组，它的第一维是样本数，第二维是类别数，第三维是阈值。而在计算 ROC 曲线时，只需要使用 y_score 的第二维和第三维，即每个类别在不同阈值下的得分。因此，你需要修改代码如下：

y_score = np.array(y_score)  # 去掉转置操作
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(y_test.shape[1]):
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i, :].ravel())  # 传入每个类别的得分
    roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])  # 计算 AUC

这里，我们将 y_score 的第二维作为循环变量 i，即每次计算一个类别的 ROC 曲线和 AUC 值。在计算 ROC 曲线时，我们需要将 y_score 的第一维和第三维展开成一维数组，即使用 ravel() 方法。最后，我们将每个类别的 AUC 值存储在字典 roc_auc 中。

for i in range(num_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

这段代码是用于计算多分类问题中每个类别的ROC曲线和AUC值。其中，y_test是测试集的真实标签，y_score是模型对测试集的预测概率。for循环中的i代表每个类别的索引，range(num_classes)表示循环遍历每个类别。在每个循环中，roc_curve函数计算出第i个类别的ROC曲线上的假正率（fpr[i]）和真正率（tpr[i]），auc函数计算出该曲线下的面积（roc_auc[i]）。最终，该代码会返回每个类别的ROC曲线和AUC值。