如何分别输出ROC曲线？

Question

我已经使用def定义了8种算法的ROC曲线，它们都出现在同一张图中。但是，我不能为每种算法分别输出ROC曲线。

这是我的编码：

def plotROCCurveAcrossModels(positive_rates_sequence, label_sequence):


for plot_values, label_name in zip(positive_rates_sequence, label_sequence):

    plot.plot(list(plot_values[0]), list(plot_values[1]),  label = "ROC Curve for model: "+label_name)

plot.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', label = 'Baseline') 
plot.title('ROC Curve across models')
plot.xlabel('False Positive Rate')
plot.ylabel('True Positive Rate')
plot.legend(loc='best')
plot.show()

然后

roc_curve_input = {}
for i , j in enumerate(model_metrics):

_matrix = model_metrics[j]['confusion_matrix']
plot_confusion_matrix(_matrix, classes = [0,1], title = 'Confusion Matrix for %s'%j)
if model_metrics[j]['roc_curve']:
    roc_curve_input[j]= model_metrics[j]['roc_curve']


 plotROCCurveAcrossModels(list(roc_curve_input.values()), list(roc_curve_input.keys()))

输出：

enter image description here

我可以保留原始图形并分别输出每种算法的ROC曲线吗？