Modeling 如何将多个roc绘制在一起？

我想找到一些好的预测因子（基因）。这是我的数据，日志如下：

          TRG    CDK6 EGFR  KIF2C CDC20
Sample 1  TRG12  11.39 10.62  9.75 10.34
Sample 2  TRG12  10.16  8.63  8.68  9.08
Sample 3  TRG12   9.29 10.24  9.89 10.11
Sample 4  TRG45  11.53  9.22  9.35  9.13
Sample 5  TRG45   8.35 10.62 10.25 10.01
Sample 6  TRG45  11.71 10.43  8.87  9.44

我计算了不同模型的混淆矩阵，如下所示

1-我在该代码中分别测试了23个基因中的每一个，每个基因的p值均<0.05，仍然是一个良好的预测因子；例如，对于CDK6，我已经完成了

glm=glm(TRG ~ CDK6, data = df, family = binomial(link = 'logit'))

最后，我获得了五个基因，并将它们放入这个模型中：

final <- glm(TRG ~ CDK6 + CXCL8 + IL6 + ISG15 + PTGS2 , data = df, family = binomial(link = 'logit'))

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final我将使用pROC包给您一个答案。免责声明：我是该软件包的作者和维护者。有其他方法可以做到这一点

您看到的绘图可能是由pROC函数生成的。为了从glm模型生成这样的图，您需要1）使用
predict
函数生成预测，2）生成roc曲线并将其存储在列表中，最好命名为自动获取图例，3）调用
ggroc

glm.cdk6 <- glm(TRG ~ CDK6, data = df, family = binomial(link = 'logit'))
final <- glm(TRG ~ CDK6 + CXCL8 + IL6 + ISG15 + PTGS2 , data = df, family = binomial(link = 'logit'))

rocs <- list()

library(pROC)
rocs[["CDK6"]] <- roc(df$TRG, predict(glm.cdk6))
rocs[["final"]] <- roc(df$TRG, predict(final))

ggroc(rocs)

glm.cdk6不能从混淆矩阵构建ROC曲线。看见你有什么数据？非常感谢我制作了模型，我用更多信息编辑了我的问题