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。

相关问题

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y_true的roc auc值，要将预测值标准化，并且要用到label_binarize函数和roc_auc_score函数

好的，我会给您提供代码示例计算 roc auc 值。请注意，为了保护您的隐私，我不会透露您所说的话。

下面是一个示例代码，用于计算含有85个类的 y_true 的 roc auc 值。代码中使用了 label_binarize 函数将 y_true 转换成二进制标签，使用了 roc_auc_score 函数计算 roc auc 值。另外，代码中也包含了预测值的标准化操作，这样可以获得更好的结果。

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

# 生成随机的 y_true 和 y_pred
y_true = np.random.randint(low=0, high=85, size=100)
y_pred = np.random.rand(100, 85)

# 将 y_true 转换成二进制标签
y_true = label_binarize(y_true, classes=range(85))

# 对预测值进行标准化
y_pred = (y_pred - y_pred.mean(axis=0)) / y_pred.std(axis=0)

# 计算 roc auc 值
roc_auc = roc_auc_score(y_true, y_pred, average='macro')

print('The roc auc score is:', roc_auc)

这个示例代码中，我们首先生成了一个包含 100 个样本的 y_true 和 y_pred，y_true 有 85 个类别。接着，我们使用 label_binarize 函数将 y_true 转换成了二进制标签，这一步是为了计算 roc auc 值做准备。然后，我们对 y_pred 进行了标准化操作，这一步可以获得更好的预测结果。最后，我们使用 roc_auc_score 函数计算了 roc auc 值，并输出结果。

注意，以上的代码示例仅供参考，实际上您可能需要根据您的数据进行一些适当的修改。