写例子代码，计算含有85个类的y_true的roc auc值，用到label_binarize函数和roc_auc_score函数

好的，请看以下代码：

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

# 假设有85个类，y_true是真实标签，y_pred是预测值
n_classes = 85
y_true = np.random.randint(0, n_classes, size=100)
y_pred = np.random.rand(100, n_classes)

# 将y_true进行二值化（转换为one-hot编码）
y_true_bin = label_binarize(y_true, classes=range(n_classes))

# 计算每个类别的ROC AUC值
roc_auc_list = []
for i in range(n_classes):
    roc_auc_list.append(roc_auc_score(y_true_bin[:, i], y_pred[:, i]))

# 所有类别的平均ROC AUC值
mean_roc_auc = np.mean(roc_auc_list)
print('Mean ROC AUC: {:.4f}'.format(mean_roc_auc))

注意：在实际运用中，要将预测值进行归一化或者标准化，以免因为数值大小不同而影响结果。