续写代码，利用已有变量对模型绘制 roc曲线

为了使用已有的变量来绘制ROC曲线，我们需要计算出预测结果的概率值，并且需要引入`sklearn`库中的`roc_curve`与`plot_roc_curve`函数来帮助我们完成这一任务。但是，在当前给出的类实现中，并没有直接提供获取预测概率的方法。因此，我们可以稍微修改一下`SpamDetector`类，添加一个方法用于返回预测概率，并然后使用这些概率值来绘制ROC曲线。

首先，我们需要安装并导入`matplotlib.pyplot`来进行绘图：

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

接着，可以在`SpamDetector`类里增加一个新的方法来计算每条数据属于垃圾邮件的概率：

class SpamDetector(SpamDetector_2):
    ...
    def predict_proba(self, X):
        results = []
        for x in X:
            counts = self.get_word_counts(self.tokenize(x))
            spam_prob = self.log_class_priors['spam']
            ham_prob = self.log_class_priors['ham']

            for word, _ in counts.items():
                if word in self.vocab:
                    if word in self.word_counts['spam']:
                        spam_prob += math.log((self.word_counts['spam'][word] + 1) / (sum(self.word_counts['spam'].values()) + len(self.vocab)))
                    else:
                        spam_prob += math.log(1 / (sum(self.word_counts['spam'].values()) + len(self.vocab)))

                    if word in self.word_counts['ham']:
                        ham_prob += math.log((self.word_counts['ham'][word] + 1) / (sum(self.word_counts['ham'].values()) + len(self.vocab)))
                    else:
                        ham_prob += math.log(1 / (sum(self.word_counts['ham'].values()) + len(self.vocab)))
                    
            total_prob = math.exp(spam_prob - ham_prob)
            results.append(total_prob)
            
        return results

最后，使用这个新方法得到预测概率，并用这些概率值绘制ROC曲线：

probas_ = MNB.predict_proba(X[:100])
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true=true, y_score=probas_, pos_label=1)

plt.figure()
lw = 2
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange',
         lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc(fpr, tpr))
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')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

上述代码将基于前100条样本的实际类别和预测概率绘制出ROC曲线，并显示了曲线下面积(AUC)，这有助于评估模型的性能。请注意，由于原始代码片段中并没有定义如何从二分类输出转换成连续的概率值，因此这里的`predict_proba`方法仅作为示例实现；实际应用时可能还需要进一步调整以匹配具体需求。