有了TPR和FPR，如何用pROC绘制roc？

pROC是一个在R语言中用于绘制ROC曲线的包。ROC曲线是一种用于评估二分类模型性能的图形工具，它以真阳性率（True Positive Rate，TPR）为纵轴，以假阳性率（False Positive Rate，FPR）为横轴。

要使用pROC包绘制ROC曲线，首先需要安装和加载pROC包。可以使用以下代码安装pROC包：

install.packages("pROC")

加载pROC包：

library(pROC)

接下来，需要准备模型预测的概率值和真实标签。假设我们有一个名为"predictions"的向量，其中包含模型预测的概率值，以及一个名为"labels"的向量，其中包含对应的真实标签。

使用以下代码可以绘制ROC曲线：

roc_obj <- roc(labels, predictions)
plot(roc_obj, main = "ROC Curve", xlab = "False Positive Rate", ylab = "True Positive Rate")

上述代码中，roc()函数用于计算ROC曲线的数据，它接受两个参数：真实标签和模型预测的概率值。plot()函数用于绘制ROC曲线，其中main参数用于设置图表标题，xlab参数用于设置横轴标签，ylab参数用于设置纵轴标签。

绘制完成后，可以通过添加其他元素来进一步美化图表，例如添加参考线、计算AUC值等。

pROC包还提供了其他功能，例如计算AUC值、绘制AUC曲线、计算特定FPR下的敏感性和特异性等。