使用cowplot函数来将验证集和训练集两条roc曲线合并在一张图

在R语言中，Cowplot是一个非常有用的包，用于创建高质量的图表，包括合并多个图形。如果你想要把验证集和训练集的ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）在同一张图上展示，你可以按照以下步骤操作：

首先，你需要安装并加载必要的库，如`ggplot2`, `cowplot`, 和可能还有`pROC`，因为`pROC`包常用于生成ROC曲线。

install.packages("ggplot2")
install.packages("cowplot")
install.packages("pROC")

library(ggplot2)
library(cowplot)
library(pROC)

然后，假设你已经有了两个数据框df_train和df_val，其中分别包含了训练集和验证集的预测结果和真实标签。可以使用`roc()`函数从`pROC`包创建ROC曲线。

train_roc <- roc(df_train$predictions, df_train$labels)
val_roc <- roc(df_val$predictions, df_val$labels)

# 创建ggplot对象
train_plot <- ggplot(train_roc) +
  geom_roc(aes(dpr = sens, fpr = 1 - spec), color = "blue") +
  theme_minimal()
val_plot <- ggplot(val_roc) +
  geom_roc(aes(dpr = sens, fpr = 1 - spec), color = "red") +
  theme_minimal()

接下来，你可以使用`cowplot::plot_grid()`函数将这两个小图组合在一起：

combined_plot <- plot_grid(train_plot,
                           val_plot,
                           labels = c("Training ROC", "Validation ROC"),
                           ncol = 1,
                           align = "hv",
                           common.legend = TRUE,
                           legend.position = "bottom")
combined_plot

这里`labels`设置了每个图的标题，`ncol=1`控制行数，`align="hv"`调整网格对齐方式，`common.legend = TRUE`共享一个图例，并通过`legend.position`设置图例的位置。