技术标签： ROC 多类别 多标签 Math Machine Learning 评价指标 AUC
本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算，并以鸢尾花数据为例，简单用python进行一下说明。如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解，可以先参考下这篇文章：http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79448575
由于ROC曲线是针对二分类的情况，对于多分类问题，ROC曲线的获取主要有两种方法：
假设测试样本个数为m，类别个数为n（假设类别标签分别为：0，1，...，n-1）。在训练完成后，计算出每个测试样本的在各类别下的概率或置信度，得到一个[m， n]形状的矩阵P，每一行表示一个测试样本在各类别下概率值（按类别标签排序）。相应地，将每个测试样本的标签转换为类似二进制的形式，每个位置用来标记是否属于对应的类别（也按标签排序，这样才和前面对应），由此也可以获得一个[m， n]的标签矩阵L。
比如n等于3，标签应转换为：
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