異なるレイヤーでggplot2を使用して複数のROC曲線をプロットする

Question

ggplot2を使用して1つのプロットに複数のROC曲線をプロットしようとしています。

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")) 

問題がcolumnsリスト内の唯一の最後のパラメータがプロットされることをである：ここで私が得たどのくらいです。私は問題がthe answer to this questionの後にaes()と怠惰な評価に関連していなければならないと特定しました。この例ではgeom_segment()を使用しており、問題は、aes()をすべて削除して解決しました。私は何とかデータをマップする必要があるので、私にとってはうまくいかない。ここでaes()を削除すると、何もプロットされません。 geom_の怠惰な評価問題を回避するには、どうすればaes()に依存しますか？

Answer 1

ここにコードの有効バージョンがあります。
最終的なグラフィック結果があまり良くないため、改善する必要があります。

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"))