写例子代码，计算含有85个类的y_true的roc auc值，其中，将预测值进行归一化，并且要用到label_binarize函数和roc_auc_score函数

好的，我可以为您提供计算含有85个类的y_true的roc auc值的例子代码。以下是代码：

from sklearn.metrics import roc_auc_score, label_binarize
import numpy as np
  
# 生成测试数据
y_true = np.random.randint(0, 2, size=(100, 85))
y_score = np.random.uniform(0, 1, size=(100, 85))
  
# 对 y_true 进行二值化处理
y_true = label_binarize(y_true, classes=list(range(85)))
  
# 归一化预测值
y_score = (y_score - np.min(y_score)) / (np.max(y_score) - np.min(y_score))
  
# 计算ROC AUC值
roc_auc = roc_auc_score(y_true, y_score, average='macro')
  
print("ROC AUC:", roc_auc)

在这个例子中，我们使用`numpy`来随机生成大小为(100, 85)的二分类测试数据。我们使用`label_binarize`函数将y_true转换为二进制形式。然后，我们将预测值进行归一化处理，然后使用`roc_auc_score`函数来计算ROC AUC值。最后，我们打印出结果。

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写例子代码，计算含有85个类的y_true的roc auc值，y_true为numpy数组，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

以下是一段可以计算含有85个类的y_true的roc auc值的例子代码：

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

# 假设预测值为y_pred，类型为numpy数组
y_pred = ...

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

# 生成one-hot编码的y_true
n_classes = 85
y_true = ...
y_true_onehot = label_binarize(y_true, classes=range(n_classes))

# 计算每个类的roc auc值并求平均
roc_auc_sum = 0
for i in range(n_classes):
    roc_auc = roc_auc_score(y_true_onehot[:, i], y_pred_normalized[:, i])
    roc_auc_sum += roc_auc
roc_auc_mean = roc_auc_sum / n_classes

print("The mean ROC AUC score for the 85 classes is:", roc_auc_mean)

其中，y_true参数为numpy数组，可以根据具体的应用场景来设置。label_binarize函数可以将y_true转换为one-hot编码的形式，用于计算多类别问题的roc auc值。roc_auc_score函数则可以用于计算每个类别的roc auc值。最后，计算平均roc auc值即可。

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，您可以尝试以下代码：

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

# 假设y_pred为包含85个预测值的numpy数组
# 可以使用sigmoid函数对预测值进行归一化
y_pred = 1 / (1 + np.exp(-y_pred))

# 将y_true转换为one-hot编码
y_true = label_binarize(y_true, classes=np.arange(85))

# 计算ROC AUC值
roc_auc = roc_auc_score(y_true, y_pred, average='macro')
print('ROC AUC:', roc_auc)

上面的代码首先对预测值y_pred使用sigmoid函数进行归一化，然后使用label_binarize函数将y_true转换为one-hot编码，最后使用roc_auc_score函数计算ROC AUC值。值得注意的是，该函数计算多类别问题的ROC AUC值时，需要设置参数average='macro'，表示对所有类别的ROC AUC值取平均值。