续写代码，利用Python语言绘图对模型进行评估

为了对已有的垃圾邮件检测模型进行性能可视化展示，我们可以使用matplotlib库来绘制诸如混淆矩阵、ROC曲线等图表。以下是基于上述代码的一个可能的续写示例，专注于添加必要的包并实现绘制这些图形的功能：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_curve, auc

# 假设已有变量：y_true - 实际类别；y_pred_prob - 模型预测的概率值
# 此处简化处理，直接使用之前得到的预测结果pred作为示例，
# 实际应用中应该从predict函数返回的概率值来进行更准确的分析
y_true = true
y_pred_prob = [1-p, p] for p in pred # 这里仅为示意，请替换为实际获得的概率值

# 混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, pred)
plt.matshow(cm)
plt.title('Confusion matrix')
plt.colorbar()
plt.ylabel('True label')
plt.xlabel('Predicted label')
plt.show()

# ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred_prob)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

plt.figure()
lw = 2
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange',
         lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, 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 example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

注意：上述代码片段假设已经存在`y_true`表示真实的标签数据，以及由模型给出的预测概率值列表`y_pred_prob`。在这个例子中我们用了一个简化的方法来代替真实的预测概率值，你需要根据实际情况调整这部分逻辑以反映你的模型输出的实际概率。此外，还需要安装matplotlib和其他依赖项才能运行以上脚本。如果你还没有安装它们，可以通过pip命令如`pip install matplotlib scikit-learn`来进行安装。