将3个不同数据集绘制的ROC曲线放在一张图中R代码

在R语言中，你可以使用`ggplot2`包来创建一张包含三个不同ROC曲线的图。这里是一个简单的示例，假设你已经有了三个预测模型的`pred_prob`（概率预测值）、`true_positive_rate`（真正率）和`false_positive_rate`（假正率）：

# 首先需要安装并加载必要的包
if (!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
library(dplyr)  # 可能需要，用于数据操作

# 假设你有三个列表，每个列表包含三个变量（真实标签、预测概率和FPR）
data_sets <- list(
  dataset1 = data.frame(true_label = c(TRUE, FALSE), pred_prob = c(.9, .1), fpr = c(0.05, 0.2)),
  dataset2 = data.frame(true_label = c(TRUE, FALSE), pred_prob = c(.8, .2), fpr = c(0.1, 0.4)),
  dataset3 = data.frame(true_label = c(TRUE, FALSE), pred_prob = c(.7, .3), fpr = c(0.15, 0.5))
)

# 将所有数据集合并成一个长格式的数据框
roc_data <- bind_rows(data_sets) %>%
  gather(key = "dataset", value = "metric", -true_label, -pred_prob, -fpr)

# 创建ROC曲线图
roc_plot <- ggplot(roc_data, aes(x = fpr, y = true_positive_rate, color = dataset)) +
  geom_line(aes(label = paste("Dataset:", dataset)), size = 1.5) +
  geom_point(size = 4, alpha = 0.8) +
  scale_color_discrete(name = "Data Set") +
  theme_minimal() +
  labs(
    x = "False Positive Rate",
    y = "True Positive Rate (Sensitivity)",
    title = "ROC Curves for Multiple Data Sets",
    subtitle = "Each line represents a separate ROC curve",
    caption = "Click on the legend to toggle curves"
  ) +
  guides(color = guide_legend(title.position = "top")) +
  coord_cartesian(xlim = c(0, 1), ylim = c(0, 1))

# 显示图形
roc_plot