ggplot2绘图：为ROC曲线与密度图设置左右不同Y轴

你已经成功把ROC曲线和两类样本的密度图放在同一张画布上了，现在就差调整轴的位置——让ROC的Y轴留在左侧，密度图的Y轴移到右侧。下面用ggplot2的双轴功能来实现这个需求，代码和细节说明都给你整理好了：

实现步骤 #

1. 先读取数据并计算ROC对象，同时拆分两类样本的预测值用于密度图绘制
2. 以ROC曲线作为基础图层，再叠加两类样本的密度图
3. 关键是通过sec_axis()创建右侧Y轴，同时调整密度值的缩放比例，让它和左侧ROC的0-1轴范围适配
4. 最后调整轴标签、颜色样式，让图表更清晰易读

完整可运行代码 #

library(ggplot2)
library(pROC)
library(dplyr)

# 读取数据
results <- read.csv(url("https://www.dropbox.com/s/at2f2zni7s1hnzm/results.csv?dl=1"))

# 生成ROC对象
roc_obj <- roc(results$testactual, results$pred)

# 拆分两类样本的预测值
data_0 <- results %>% filter(testactual == 0)
data_1 <- results %>% filter(testactual == 1)

# 计算密度图的Y轴范围，用来做缩放适配
dens_y_range <- range(c(density(data_0$pred)$y, density(data_1$pred)$y))
roc_y_range <- c(0, 1)
scale_factor <- diff(roc_y_range) / diff(dens_y_range)

# 绘制双轴图表
ggplot() +
  # 绘制ROC曲线，对应左侧Y轴（灵敏度）
  ggroc(roc_obj, aes(x = specificity, y = sensitivity)) +
  # 0类样本密度图，Y轴缩放后映射到右侧
  geom_density(data = data_0, 
               aes(x = pred, y = ..density.. * scale_factor), 
               color = "green") +
  # 1类样本密度图，同样缩放Y轴
  geom_density(data = data_1, 
               aes(x = pred, y = ..density.. * scale_factor), 
               color = "black") +
  # 设置主Y轴（左侧）和次Y轴（右侧）
  scale_y_continuous(
    name = "灵敏度 (ROC)",
    sec.axis = sec_axis(~ . / scale_factor, name = "密度")
  ) +
  # X轴设置（你提到可以自行调整0在左1在右，默认就是这个逻辑，如需反转可加scale_x_reverse()）
  scale_x_continuous(name = "1 - 特异度") +
  theme_minimal() +
  # 给左右轴设置不同颜色，方便区分
  theme(
    axis.title.y = element_text(color = "#0072B2"),
    axis.text.y = element_text(color = "#0072B2"),
    axis.title.y.right = element_text(color = "#D55E00"),
    axis.text.y.right = element_text(color = "#D55E00")
  )

核心细节说明 #

• 缩放比例计算：ROC的Y轴范围是0-1，而密度图的Y值通常更大，所以用scale_factor把密度值缩放到0-1区间，这样在右侧轴再反转缩放，就能显示真实的密度数值了
• 双轴实现：通过scale_y_continuous()的sec.axis参数创建右侧轴，指定轴标签和数值转换规则
• 视觉区分：给左右轴设置不同颜色，让用户一眼就能对应上各自的图表元素

这样调整后，就能完美实现你想要的布局——ROC曲线用左侧Y轴，密度图用右侧Y轴，同时保证图表的协调性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user113156