机器学习多次重复实验得到的AUC平均值怎么画出ROC曲线？

如题，经过多次重复实验所得出的aucp'j'z值怎么画出ROC曲线，谢谢各位大佬指点。

你在每次实验时需要保存下fpr和tpr, 然后可以做个平均化处理，我这里是用的类似宏平均的处理。希望能帮到你。
import numpy as np
from scipy import interp

def get_xy(in_x,in_y):
        n = len(in_x)
        all_fpr = np.unique(np.concatenate([in_x[i] for i in range(n)]))
        # 然后再用这些点对ROC曲线进行插值
        mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr)
        for i in range(n):
                mean_tpr += interp(all_fpr, in_x[i], in_y[i])
        # 最后求平均
        mean_tpr /= n
        x = all_fpr
        y = mean_tpr
        return x,y

x1 = np.array([[1,5,10],[2,4,8],[2,6,9]],dtype=float)
y1 = np.array([[2,5,9],[3,6,9],[1,4,10]],dtype=float)
x2,y2 = get_xy(x1,y1)
print(x2,y2)