code: def roc_multi_classification_values():
      roc_rates_n_classes = [
          {
              "fpr": [
                  0.0,
                  0.0,
                  0.11764705882352941,
                  0.11764705882352941,
                  0.23529411764705882,
                  0.23529411764705882,
                  1.0,
              ],
              "tpr": [
                  0.0,
                  0.3333333333333333,
                  0.3333333333333333,
                  0.6666666666666666,
                  0.6666666666666666,
                  1.0,
                  1.0,
              ],
          },
          {
              "fpr": [
                  0.0,
                  0.0,
                  0.058823529411764705,
                  0.058823529411764705,
                  0.17647058823529413,
                  0.17647058823529413,
                  1.0,
              ],
              "tpr": [
                  0.0,
                  0.3333333333333333,
                  0.3333333333333333,
                  0.6666666666666666,
                  0.6666666666666666,
                  1.0,
                  1.0,
              ],
          },
          {
              "fpr": [
                  0.0,
                  0.0,
                  0.0,
                  0.26666666666666666,
                  0.26666666666666666,
                  0.7333333333333333,
                  0.7333333333333333,
                  1.0,
              ],
              "tpr": [0.0, 0.2, 0.6, 0.6, 0.8, 0.8, 1.0, 1.0],
          },
          {
              "fpr": [
                  0.0,
                  0.0,
                  0.0,
                  0.13333333333333333,
                  0.13333333333333333,
                  1.0,
              ],
              "tpr": [0.0, 0.2, 0.4, 0.4, 1.0, 1.0],
          },
          {"fpr": [0.0, 0.0, 0.0, 1.0], "tpr": [0.0, 0.25, 1.0, 1.0]},
      ]
  
      avg_fpr = [
          0.0,
          0.0,
          0.0,
          0.0125,
          0.0125,
          0.0375,
          0.0375,
          0.0625,
          0.0625,
          0.075,
          0.075,
          0.0875,
          0.0875,
          0.125,
          0.125,
          0.15,
          0.15,
          0.2125,
          0.2125,
          0.35,
          0.35,
          0.6,
          0.6,
          1.0,
      ]
      avg_tpr = [
          0.0,
          0.05,
          0.35,
          0.35,
          0.4,
          0.4,
          0.5,
          0.5,
          0.55,
          0.55,
          0.6,
          0.6,
          0.65,
          0.65,
          0.7,
          0.7,
          0.75,
          0.75,
          0.8,
          0.8,
          0.95,
          0.95,
          1.0,
          1.0,
      ]
  
      fpr = [avg_fpr]
      tpr = [avg_tpr]
      labels = ["micro-average ROC curve"]
  
      for i in roc_rates_n_classes:
          fpr.append(i["fpr"])
          tpr.append(i["tpr"])
          labels.append("ROC curve")
  
      return fpr, tpr, labels
  
imports: from copy import copy
  import sys
  import os
  from pathlib import Path
  import numpy
  from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  import pytest
  from matplotlib.testing.conftest import mpl_test_settings, mpl_image_comparison_parameters
  from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
  from sklearn.model_selection import GridSearchCV
  from sklearn import datasets
  from sklearn.model_selection import train_test_split
label_desc: Use image node_id 15 for calling a global function with example usage: roc_multi_classification_values() and returns: fpr,  tpr,  labels