若此问题是多分类问题，且标签是包含字符的呢？该怎么画出ROC曲线？

在多分类问题中，可以使用micro-averaging和macro-averaging两种方式来计算多类别ROC曲线。

对于包含字符的标签，需要将其转换为数值标签。可以使用sklearn.preprocessing模块中的LabelEncoder或OneHotEncoder函数将字符标签转换为数值标签。具体来说，如果标签是有序的（例如'A'、'B'、'C'等），则可以使用LabelEncoder将其转换为整数标签（例如0、1、2等）。如果标签是无序的（例如'red'、'green'、'blue'等），则可以使用OneHotEncoder将其转换为独热编码。

下面是一个可能的代码示例，用于绘制多类别ROC曲线（使用micro-averaging方法）：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

# 将字符标签转换为数值标签
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(labels)

# 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)

# 构建多分类模型
model = ...

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上预测每个标签的概率
y_prob = model.predict_proba(X_test)

# 计算micro-averaging的ROC曲线数据
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_prob.ravel())
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
plt.figure(figsize=(8, 8), dpi=300)
plt.plot(fpr, tpr, color='blue', lw=2,
         label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})'
         ''.format(roc_auc))

# 绘制对角线（随机猜测的ROC曲线）
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=2)

# 添加图例和坐标轴标签
plt.legend(loc="lower right")
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')

plt.show()

在这个示例中，我们首先将字符标签转换为数值标签，然后使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们构建一个多分类模型并在训练集上训练模型。然后，在测试集上预测每个标签的概率，并使用sklearn.metrics模块中的roc_curve和auc函数计算micro-averaging的ROC曲线数据，包括假正率（fpr）、真正率（tpr）和曲线下面积（roc_auc）。最后，我们使用matplotlib.pyplot模块中的plot函数绘制ROC曲线，并使用matplotlib.pyplot模块中的legend、xlabel和ylabel函数添加图例和坐标轴标签。