多ROC 跨多类分类计算和可视化ROC和PR曲线 接收器工作特性（ROC）和精度召回率（PR）是在各个领域比较二进制分类器的一种广泛使用的方法。 然而，许多现实世界中的问题被设计为多个类别（例如，癌症的肿瘤，淋巴结和转移分期系统），这需要一种评估策略来评估多类别分类器。 该软件包旨在通过使用置信区间计算多类ROC-AUC和PR-AUC并生成多类ROC曲线和PR曲线的发布质量图来填补空白。 可通过访问用户友好的网站。 1引文 一旦发表，请引用我们的论文：（已提交）。 2安装 从GitHub安