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，下面是Python代码：

from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 假设预测值已经存在于变量y_pred中

# 将真实标签进行二元化
y_true_binarized = label_binarize(y_true, classes=[i for i in range(85)])

# 使用sigmoid函数进行归一化
y_pred_normalized = 1 / (1 + np.exp(-y_pred))

# 计算ROC AUC值
roc_auc = roc_auc_score(y_true_binarized, y_pred_normalized, average='macro')

# 输出ROC AUC值
print("ROC AUC: {}".format(roc_auc))

其中，`y_true`是长度为n的numpy数组，表示真实标签；`y_pred`是(n,85)的numpy数组，表示模型的预测结果。该代码使用了`label_binarize`函数将真实标签进行了二元化，用`sigmoid`函数对预测值进行了归一化，并通过`roc_auc_score`函数计算出了ROC AUC值。