Plot mehrere ROC-Kurven mit ggplot2 in verschiedenen Schichten

Question

Ich versuche, mehrere ROC-Kurven auf einem einzigen Diagramm mit ggplot2 plotten. Hier ist, wie weit ich habe:

ggroc2 <- function(columns, data = mtcars, classification = "am", 
        interval = 0.2, breaks = seq(0, 1, interval)){ 
    require(pROC) 
    require(ggplot2) 

    #The frame for the plot 
    g <- ggplot() + geom_segment(aes(x = 0, y = 1, xend = 1,yend = 0)) + 
    scale_x_reverse(name = "Specificity",limits = c(1,0), breaks = breaks, 
expand = c(0.001,0.001)) + 
    scale_y_continuous(name = "Sensitivity", limits = c(0,1), breaks = 
breaks, expand = c(0.001, 0.001)) + 
    theme_classic() + coord_equal() 

    #The loop to calculate ROC's and add them as new layers 
    for(i in 1:length(columns)){ 
    croc <- roc(data[,classification], data[,columns[i]]) 
    plotx <- rev(croc$specificities) 
    ploty <- rev(croc$sensitivities) 
    g <- g + geom_step(aes(x=plotx, y=ploty)) 
    } 

    g 
} 



#Sample graph 
ggroc2(c("mpg", "disp", "drat", "wt")) 

Das Problem ist, dass nur der letzte Parameter in der columns Liste aufgetragen wird. Ich habe festgestellt, dass das Problem mit aes() und faule Bewertung nach dem Lesen the answer to this question in Verbindung stehen muss. Dieses Beispiel verwendet geom_segment(), und das Problem wird nach dem Entfernen von aes() insgesamt gelöst. Es funktioniert nicht für mich, weil ich irgendwie die Daten abbilden muss. Wenn ich hier aes() entferne, wird nichts geplottet. Wie arbeite ich das Problem der faulen Bewertung in geom_, die von aes() abhängen?

Answer 1

Hier ist eine funktionierende Version Ihres Codes.
Das endgültige grafische Ergebnis ist nicht so gut und sollte verbessert werden.

ggroc2 <- function(columns, data = mtcars, classification = "am", 
        interval = 0.2, breaks = seq(0, 1, interval)){ 
    require(pROC) 
    require(ggplot2) 

    #The frame for the plot 
    g <- ggplot() + geom_segment(aes(x = 0, y = 1, xend = 1,yend = 0)) + 
    scale_x_reverse(name = "Specificity",limits = c(1,0), breaks = breaks, 
expand = c(0.001,0.001)) + 
    scale_y_continuous(name = "Sensitivity", limits = c(0,1), breaks = 
breaks, expand = c(0.001, 0.001)) + 
    theme_classic() + coord_equal() 

    #The loop to calculate ROC's and add them as new layers 
    cols <- palette() 
    for(i in 1:length(columns)){ 
    croc <- roc(data[,classification], data[,columns[i]]) 
    sens_spec <- data.frame(spec=rev(croc$specificities), 
          sens=rev(croc$sensitivities)) 
    g <- g + geom_step(aes(x=spec, y=sens), data=sens_spec, col=cols[i], lwd=1) 
    } 
    g 
} 

#Sample graph 
ggroc2(c("mpg", "disp", "drat", "wt"))