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

# 3つの疾患を対象とした医療診断分類問題をシミュレートする
n_samples = 200
n_classes = 3

# 真のラベル: 各サンプルに "Diabetes"、"Hypertension"、"Heart Disease" を割り当てる
disease_labels = ["Diabetes", "Hypertension", "Heart Disease"]
# 0: Diabetes、1: Hypertension、2: Heart Disease
y_true = np.random.choice([0, 1, 2], size=n_samples)

# 予測確率: 各サンプルの合計が1になるよう予測をシミュレートする
y_probas = np.random.dirichlet(np.ones(n_classes), size=n_samples)

# プロットするクラスを指定する（3つの疾患すべてをプロット）
classes_to_plot = [0, 1, 2]

# W&B run を初期化し、疾患分類の ROC 曲線プロットをログする
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})