為了進一步瞭解ggplot2的使用，利用ROC曲線進行說明學習。

####獲取畫圖資料（data.frame格式)#####
library(ggplot2)
library(ROCR) ##用於計算ROC
data(ROCR.simple) ###畫圖資料集
pred <- prediction(ROCR.simple$predictions, ROCR.simple$labels)  
perf <- performance(pred,"tpr","fpr") 
x <- unlist([email protected])  ##提取x值
y <- unlist([email protected])
plotdata <- data.frame(x,y) 
names(plotdata) <- c("x", "y")
#####畫圖###############
##先確定對映圖層geom_path,labs層修改標題，scale_colour_gradient層修改圖例（為何是這個看2.0），theme層精細修改標題。##  
g <- ggplot(plotdata) + 
  geom_path(aes(x = x, y = y, colour = x), size=1) + 
  labs(x = "False positive rate", y = "Ture positive rate", title ="ROC曲線") +
  scale_colour_gradient(name = 'False positive rate', low = 'blue', high = 'red') +
  theme(plot.title = element_text(face = 'bold',size=15))
g
 

附上原版ROCR包自帶的圖和ggplot2的圖進行對比：