如何使用ggplot2中带有概率的geom_roc（）

我使用了下面的代码来生成ROC图

library(plotROC)
library(ggplot2)
library(e1071)
library(mlbench)

data(BreastCancer)
BreastCancer$Class <- ifelse(BreastCancer$Class == "malignant",1,0)

bound <- floor((nrow(BreastCancer)/4)*3)         
df <- BreastCancer[sample(nrow(BreastCancer)), ]        
training <- df[1:bound,-1]    
testing <- df[(bound+1):nrow(df), -1] 

nb_mod <- naiveBayes(formula = Class ~ ., data = training)

prob_nb <- predict(nb_mod,testing,type="raw")
df <- data.frame(Class = testing$Class,Prob = prob_nb )

basicplot <- ggplot(df, aes(d = Class, m = Prob.1)) + geom_roc()    

库（plotROC）
图书馆（GG2）
图书馆（e1071）
图书馆（mlbench）
数据（乳腺癌）
BreastCancer$Class将
d
转换为数字，然后它就可以工作了

as.numeric(D)

有一整篇关于那个图书馆的论文，我想你会在那里找到你的答案：（）谢谢你的快速回答。不，在那篇论文中，他实际上使用了相同的例子。他谈到标记（M1，M2）。但这些都不是概率。
as.numeric(D)