R语言xgboost模型的校准曲线图代码，要求跟逻辑回归的图一样

在R语言中，XGBoost模型通常不会直接提供内置的校准曲线图，因为它是专注于梯度提升算法而不是专门用于评估概率预测的工具。然而，我们可以借助`caret`包或者其他一些第三方库来创建类似逻辑回归的概率预测模型，并生成校准曲线。以下是基本步骤：

首先，安装必要的包：

install.packages("xgboost")
install.packages("caret")

然后，使用`xgboost`训练模型并保存概率预测：

library(xgboost)
library(caret)

# 假设你已经有了数据集df，特征名为features，标签名为label
set.seed(123) # 设置随机种子保证结果可复现
model <- xgbClassifier(data = df[, features], label = df$label, booster = "gbtree", nrounds = 100)

# 训练后获取概率预测
pred_prob <- predict(model, newdata = df[, features], type = "response")

接下来，使用`pROC`包绘制校准曲线：

library(pROC)

# 创建roc.curve对象
calibration_curve <- roc(pred_prob, df$label, levels = c(0, 0.5, 1))

# 绘制校准曲线
plot(calibration_curve, main = "Calibration Curve - XGBoost Model (Logistic Regression-like)", col = "red")

# 添加45度线，理想情况下的直线
abline(a = 0, b = 1, lty = 2, col = "gray")

这个例子假设你有一个二分类问题，并且想要查看模型的预测概率是否接近真实类别。如果你需要对其他概率范围或多分类问题进行校准，可能会稍微调整`roc()`函数中的`levels`参数。