使用patchwork将训练集和验证集的两条ROC曲线合并在一张图里

在Python的`sklearn.metrics`库中，并没有直接提供`patchwork`这个功能来合并训练集和验证集的ROC曲线。但是，你可以通过以下几个步骤手动完成这个任务：

1. **绘制两条ROC曲线**：
- 首先，你需要使用`roc_curve()`函数分别计算训练集和验证集的结果，得到True Positive Rate (TPR) 和 False Positive Rate (FPR) 对应的点。

   from sklearn.metrics import roc_curve, auc

   train_fpr, train_tpr, _ = roc_curve(y_train, y_score_train)
   val_fpr, val_tpr, _ = roc_curve(y_val, y_score_val)
   train_auc = auc(train_fpr, train_tpr)
   val_auc = auc(val_fpr, val_tpr)

2. **利用matplotlib或seaborn绘图**：
使用`matplotlib`的`plot()`函数分别绘制两条ROC曲线，可以考虑设置不同的颜色或线型区分训练集和验证集。

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.plot(train_fpr, train_tpr, label='Training ROC curve (area = %0.2f)' % train_auc, color='blue')
   plt.plot(val_fpr, val_tpr, label='Validation ROC curve (area = %0.2f)' % val_auc, color='red')

3. **添加其他元素**：
添加轴标签、标题，以及 legend 到图形中，然后显示图表。

   plt.xlabel('False Positive Rate')
   plt.ylabel('True Positive Rate')
   plt.title('Receiver Operating Characteristic (ROC)')
   plt.legend()
   plt.show()

如果你想要在一个图形上展示这两条曲线，你也可以尝试使用`patchwork`或者其他数据可视化库，比如` seaborn`，来创建复合图。然而，由于这不是`patchwork`的核心功能，可能需要额外的数据整理和处理才能达到预期效果。