全部，

我想绘制以下内容：

我有一个二进制分类问题，我在下面使用 xgboost 作为我的“模型”：

y_pred = model.predict_proba(x_test)[:, 1]

probabilities = pd.DataFrame({
            'prediction': y_pred,
            'output': y_true
        })


        colors = ['g', 'r']
        for output in [0, 1]:
            probabilities[probabilities['output'] == output]['prediction'] \
                .plot(kind='kde', ax=ax2, legend=True, color=colors[output])
        ax2.set_xlim(prob_xlims)
        ax2.set_xlabel('Predicted probability')
        ax2.set_title('Predicted probabilities and true labels (color)')

        # Legend
        handles, labels = ax2.get_legend_handles_labels()
        ax2.legend(handles, ['Class 0', 'Class 1'])

使用上面我怎样才能得到一个类似于上面的情节？如果错了也请纠正我，但predict_proba会返回$\text{probability(class x | data sample)}$其中数据样本是单行数据..？