使用R语言中的plotly库，我们可以进行模型预测结果的可视化分析

使用R语言中的plotly库，我们可以进行模型预测结果的可视化分析。在本文中，我们将展示如何使用plotly可视化真阳性率（True Positive Rate，TPR）和假阳性率（False Positive Rate，FPR）在不同阈值下的曲线。

首先，我们需要准备一些数据来模拟分类模型的预测结果。假设我们已经有了一个二分类模型，并且得到了一列预测概率值和相应的真实标签。我们将使用这些数据来计算不同阈值下的TPR和FPR。

# 生成模拟数据
set.seed(123)
n <- 1000
actual_labels <- sample(c(0, 1), n, replace = TRUE)
predicted_probabilities <- runif(n)

# 计算不同阈值下的TPR和FPR
thresholds <- seq(0, 1, by = 0.01)
tpr <- vector("numeric", length = length(thresholds))
fpr <- vector("numeric", length = length(thresholds))

for (i in 1:length(thresholds)) {
  threshold <- thresholds[i]
  predicted_labels <- ifelse(predicted_probabilities >= threshold, 1, 0)
  
  tp <- sum(predicted_labels == 1 & actual_labels == 1)
  fn <- sum(pred