如何用标准轴生成R中ROC曲线的置信区间

R生成具有轴特异性/敏感性的ROC曲线，如何使其与其他统计环境中通常使用的一样1-特异性/敏感性，并生成适当的ci值，因为它可以为默认值生成

这是ROC曲线的预期外观：

plot(roc2$spec, 1-roc2$sens, xlab="1 - Specificity", ylab="Sensitivity", type="l", col="blue")

但从它的定义开始：

roc2 <- roc(score$survival, score$GERAADAscore, ci= TRUE, boot.n=100, ci.alpha=0.9, stratified=FALSE, plot= TRUE, grid= TRUE, show.thres=TRUE, legacy.axes = TRUE, add=TRUE)

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roc2 R不生成ROC曲线。你能补充更多关于你正在做什么的细节，以及你期望的结果吗？这能回答你的问题吗？首先，感谢您的评论，应用legacy.axes=TRUE，正如您在第一个图中看到的一样。首先，感谢您的评论。默认情况下，x轴上显示间隔1-0，标记特异性，应用遗留。轴=真，标记已更改，但曲线保持不变。使用显示的plot命令，正如您在第二个spec、1-sens绘图中看到的，我们得到了预期的曲线。问题是如何计算ci并在这种情况下显示，然后请通过编辑将这些澄清直接添加到问题中。还要确保提供允许我们重现问题的代码，请参阅
roc2 <- roc(score$survival, score$GERAADAscore, ci= TRUE, boot.n=100, ci.alpha=0.9, stratified=FALSE, plot= TRUE, grid= TRUE, show.thres=TRUE, legacy.axes = TRUE, add=TRUE)

sens.ci <- ci.se(roc2, specificities=seq(0, 1, 0.05)) 
plot(sens.ci, type="shape", col="lightblue", lty=1, density=40, legacy.axes = TRUE, add=TRUE)