Estou fazendo experiências diferentes de classificação de texto. Agora preciso calcular o AUC-ROC para cada tarefa. Para as classificações binárias, eu já fiz funcionar com este código:

scaler = StandardScaler(with_mean=False)

enc = LabelEncoder()
y = enc.fit_transform(labels)

feat_sel = SelectKBest(mutual_info_classif, k=200)

clf = linear_model.LogisticRegression()

pipe = Pipeline([('vectorizer', DictVectorizer()),
                 ('scaler', StandardScaler(with_mean=False)),
                 ('mutual_info', feat_sel),
                 ('logistregress', clf)])
y_pred = model_selection.cross_val_predict(pipe, instances, y, cv=10)
# instances is a list of dictionaries

#visualisation ROC-AUC

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y, y_pred)
auc = auc(fpr, tpr)
print('auc =', auc)

plt.figure()
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.plot(fpr, tpr, 'b',
label='AUC = %0.2f'% auc)
plt.legend(loc='lower right')
plt.plot([0,1],[0,1],'r--')
plt.xlim([-0.1,1.2])
plt.ylim([-0.1,1.2])
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.show()

Mas agora eu preciso fazer isso para a tarefa de classificação em várias classes. Eu li em algum lugar que eu preciso binarizar os rótulos, mas eu realmente não entendo como calcular o ROC para a classificação multiclasse. Dicas?