roc_curve()

y_true: 'Sequence[numbers.Number]',
y_probas: 'Sequence[Sequence[float]] | None' = None,
labels: 'list[str] | None' = None,
classes_to_plot: 'list[numbers.Number] | None' = None,
title: 'str' = 'ROC Curve',
split_table: 'bool' = False

import numpy as np
import wandb

# 세 가지 질병을 대상으로 의료 진단 분류 문제를 시뮬레이션합니다
n_samples = 200
n_classes = 3

# 정답 레이블: 각 샘플에 "당뇨병", "고혈압", "심장병" 중 하나를
# 부여합니다
disease_labels = ["Diabetes", "Hypertension", "Heart Disease"]
# 0: 당뇨병, 1: 고혈압, 2: 심장병
y_true = np.random.choice([0, 1, 2], size=n_samples)

# 예측 확률: 각 샘플의 확률 합이 1이 되도록
# 예측을 시뮬레이션합니다
y_probas = np.random.dirichlet(np.ones(n_classes), size=n_samples)

# 그래프로 표시할 클래스를 지정합니다(세 가지 질병 모두 표시)
classes_to_plot = [0, 1, 2]

# W&B run을 초기화하고 질병 분류용 ROC 곡선 플롯을 로깅합니다
with wandb.init(project="medical_diagnosis") as run:
    roc_plot = wandb.plot.roc_curve(
        y_true=y_true,
        y_probas=y_probas,
        labels=disease_labels,
        classes_to_plot=classes_to_plot,
        title="ROC Curve for Disease Classification",
    )
    run.log({"roc-curve": roc_plot})