我试图在同一个图上绘制多条 ROC 曲线我使用的是多类数据集，只能得到单独的图

如何解决我试图在同一个图上绘制多条 ROC 曲线我使用的是多类数据集，只能得到单独的图

这是我目前的代码。我只能得到单独的 ROC 曲线。有人可以帮忙吗？因为它是一个多类数据集，所以这里的很多解决方案对我都不起作用。无论如何，我是否可以迭代此代码以将其全部放在一个图上

def ROC(model):
#Importing and splitting the datset into train/test
    dataset = pd.read_csv("dataset-sat.csv")
    features,class_col  = Train_Test_split(dataset)
    class_col = preprocessing.label_binarize(class_col,classes=[0,1,2])
    n_classes = class_col.shape[1]

    X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(features,class_col,test_size=0.30,random_state=0)

#Usig Ovr classifier
    classifier = OneVsRestClassifier(model)
    y_score = classifier.fit(X_train,y_train).predict_proba(X_test)
    print('KNN AUROC score ',round(roc_auc_score(y_test,y_score,multi_class ='ovr' ),4))    

#Creating dictionaies for fpr,tpr and AUC to iterate through each class
    fpr = dict()
    tpr = dict()
    roc_auc = dict()
    for i in range(n_classes):
        fpr[i],tpr[i],_ = roc_curve(y_test[:,i],y_score[:,i])
        roc_auc[i] = auc(fpr[i],tpr[i])

# Compute micro-average ROC curve and ROC area
    fpr["micro"],tpr["micro"],_ = roc_curve(y_test.ravel(),y_score.ravel())
    roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"],tpr["micro"]) 

#Plotting figure
    plt.figure()
    lw = 2
    plt.plot(fpr[2],tpr[2],color='darkorange',lw=lw,label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc[2])
    plt.plot([0,1],[0,color='navy',linestyle='--')
    plt.xlim([0.0,1.0])
    plt.ylim([0.0,1.05])
    plt.xlabel('False Positive Rate')
    plt.ylabel('True Positive Rate')
    plt.title('Receiver operating characteristic')
    plt.legend(loc="lower right")

    plt.show()

    classifiers = [KNeighborsClassifier(),GaussianNB(),RandomForestClassifier()]
    for i in classifiers:
        ROC(i)