Несколько классов означают расчет ROC

Мне удалось решить эту проблему, используя интерполяцию для каждого класса отдельно

mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)
tprs.append(interp(mean_fpr, fpr, tps))

, а затем вычислить средние значения

mean_tpr = np.mean(tprs, axis=0)

plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, color='k',
     label='Mean ROC (AUC = {0:0.2f})'.format(mean_auc))

, и результат выглядит следующим образом