请帮我写出标签独热编码后输出AUC值

当进行标签独热编码后，假设你已经有了模型的预测概率值和真实标签，可以通过以下步骤计算AUC值：

1. 导入所需的库：

from sklearn.metrics import roc_auc_score
import numpy as np

2. 假设你有模型的预测概率值和真实标签，分别保存在变量`y_pred`和`y_true`中。

3. 将真实标签进行独热编码，假设有n个类别：

y_true_one_hot = np.eye(n)[y_true]

4. 使用`roc_auc_score`函数计算AUC值：

auc = roc_auc_score(y_true_one_hot, y_pred, average='weighted', multi_class='ovr')

这里，我们使用`average='weighted'`来计算加权平均的AUC值，`multi_class='ovr'`表示使用一对多策略计算多类别问题的AUC值。

5. 输出AUC值：

print("AUC value:", auc)

注意：以上代码假设标签已经进行了独热编码，并且模型的预测概率值和真实标签的维度一致。