修改完善下列代码，得到十折交叉验证三分类的平均每一折的分类报告，三分类的每一类的平均每一折的混淆矩阵，平均每一折的auc值和roc曲线。min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) # convert to numpy arrays X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) # train gcForest config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1)

以下是修改完善后的代码，其中包括了计算每一折的分类报告和混淆矩阵，以及计算平均每一折的AUC值和ROC曲线。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, roc_curve, auc
import numpy as np
from gcforest.gcforest import GCForest
from gcforest.utils.config_utils import get_config


min_max_scaler = MinMaxScaler()

n_classes = 3
mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)
tprs = []
aucs = []

report_sum = np.zeros((n_classes, 4))
confusion_sum = np.zeros((n_classes, n_classes))

for train_id, test_id in kf.split(x):
    X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id]
    y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id]

    # apply the same scaler to both sets of data
    X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1)
    X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1)

    # train gcForest
    config = get_config()
    tree = GCForest(config)
    tree.fit(X_train1, y_train1)

    # predict on test data
    y_pred = tree.predict(X_test1)

    # calculate classification report and confusion matrix for this fold
    report = classification_report(y_test1, y_pred, output_dict=True)
    confusion = confusion_matrix(y_test1, y_pred)

    report_sum += np.array([[report[str(i)][j] for j in ['precision', 'recall', 'f1-score', 'support']] for i in range(n_classes)])
    confusion_sum += confusion

    # calculate ROC curve and AUC for this fold
    y_score = tree.predict_proba(X_test1)
    fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test1, y_score[:, 1], pos_label=1)
    tprs.append(np.interp(mean_fpr, fpr, tpr))
    tprs[-1][0] = 0.0
    roc_auc = auc(fpr, tpr)
    aucs.append(roc_auc)

# calculate mean classification report and confusion matrix for all folds
report_mean = report_sum / kf.get_n_splits(x)
confusion_mean = confusion_sum / kf.get_n_splits(x)

# calculate mean AUC and ROC curve for all folds
mean_tpr = np.mean(tprs, axis=0)
mean_tpr[-1] = 1.0
mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr)
std_auc = np.std(aucs)

说明：

- `kf` 是一个 `KFold` 对象，用于进行十折交叉验证。
- `n_classes` 是分类的类别数。
- `mean_fpr` 是用于绘制平均ROC曲线的假阳率的取值范围。
- `tprs` 和 `aucs` 分别是每一折的真阳率和AUC值，用于计算平均每一折的ROC曲线和AUC值。
- `report_sum` 和 `confusion_sum` 分别是每一折的分类报告和混淆矩阵的累加和，用于计算平均每一折的分类报告和混淆矩阵。
- 在每一折的循环中，先进行数据预处理和模型训练，然后根据测试集进行预测，计算分类报告和混淆矩阵，并将其加入对应的累加和中。
- 在每一折的循环结束后，计算平均每一折的分类报告和混淆矩阵。
- 在每一折的循环中，还计算了每一折的ROC曲线和AUC值，并将结果加入到对应的列表中。
- 在所有折的循环结束后，计算平均每一折的ROC曲线和AUC值。