数据data中Y为无序四分类，怎样用TPR、FPR绘制ROC曲线？请输出R代码。

可以使用以下的R代码绘制ROC曲线：

# 准备数据
data <- data.frame(Y = c("C1", "C2", "C3", "C4", "C4", "C3", "C1", "C2", "C3", "C4"),
                   prob = c(0.4, 0.8, 0.1, 0.2, 0.3, 0.6, 0.7, 0.9, 0.5, 0.2))
# 计算TPR和FPR
thresholds <- sort(unique(data$prob), decreasing = TRUE)
TPR <- numeric(length(thresholds))
FPR <- numeric(length(thresholds))
for (i in seq_along(thresholds)) {
  threshold <- thresholds[i]
  TP <- sum(data$Y == "C4" & data$prob >= threshold)
  FP <- sum(data$Y != "C4" & data$prob >= threshold)
  TN <- sum(data$Y != "C4" & data$prob < threshold)
  FN <- sum(data$Y == "C4" & data$prob < threshold)
  TPR[i] <- TP / (TP + FN)
  FPR[i] <- FP / (FP + TN)
}
# 绘制ROC曲线
plot(FPR, TPR, type = "l", xlim = c(0, 1), ylim = c(0, 1),
     xlab = "False Positive Rate", ylab = "True Positive Rate",
     main = "ROC Curve")
abline(0, 1, lty = 2)

这段代码将使用一个包含10个样本的数据集，其中Y变量为无序四分类，prob变量为预测概率。为了绘制ROC曲线，我们需要计算一系列不同的阈值下的TPR和FPR。然后，我们可以将这些点连接起来，形成ROC曲线。最后，我们将准备好的ROC曲线绘制出来，并添加对角线，以显示一个理想分类器的性能。