import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.calibration import calibration_curve

# キャリブレーションプロットの描画関数
def plot_calibration_curve_seaborn(y_true, y_pred_prob, n_bins=10):
    # キャリブレーションカーブを計算
    fraction_of_positives, mean_predicted_value = calibration_curve(y_true, y_pred_prob, n_bins=n_bins)

    # seabornを使用してプロット
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    sns.lineplot(x=mean_predicted_value, y=fraction_of_positives, marker='o', label='モデルのキャリブレーションカーブ')
    
    # 完全なキャリブレーションモデルの対角線
    sns.lineplot(x=[0, 1], y=[0, 1], linestyle="--", color="black", label="完全なキャリブレーション")
    
    # 軸ラベルとタイトル
    plt.xlabel("予測確率")
    plt.ylabel("実際の正例の割合")
    plt.title("キャリブレーションプロット")
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.show()

# 例として、y_trueとy_pred_probを使用
y_true = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1])
y_pred_prob = np.array([0.1, 0.8, 0.9, 0.4, 0.95, 0.3, 0.85, 0.2, 0.9, 0.7])

plot_calibration_curve_seaborn(y_true, y_pred_prob)