R tune autoplot.tune_results 绘图调整搜索结果

# S3 method for tune_results
autoplot(
  object,
  type = c("marginals", "parameters", "performance"),
  metric = NULL,
  width = NULL,
  ...
)

规则网格

对于具有一个或多个数字调整参数的常规网格，在 x 轴上使用具有最唯一值的参数。如果有分类参数，则第一个参数用于为几何图形着色。所有其他参数都用于列分面。

该图的 y 轴上有性能指标。如果有多个指标，则为row-faceted。

如果调整参数超过五个，则使用 "marginal effects" 图。

不规则网格

对于space-filling 或随机网格，将创建边际效应图。为每个数字参数制作一个面板，以便每个参数位于 x 轴上，性能位于 y-xis 上。如果有多个指标，则为row-faceted。

单个分类参数显示为颜色。如果有两个或多个非数字参数，则会给出错误。当网格中只有非数字参数时，会出现类似的结果。在这些情况下，我们建议使用 collect_metrics() 和 ggplot() 创建适合数据的绘图。

如果参数具有与其关联的关联变换(由用于创建它的参数对象确定)，则绘图将显示变换单位中的值(并标有变换类型)。

参数使用参数对象中找到的标签进行标记，除非使用标识符(例如 neighbors = tune("K") )。

tune_grid() , tune_bayes()

# For grid search:
data("example_ames_knn")

# Plot the tuning parameter values versus performance
autoplot(ames_grid_search, metric = "rmse")



# For iterative search:
# Plot the tuning parameter values versus performance
autoplot(ames_iter_search, metric = "rmse", type = "marginals")


# Plot tuning parameters versus iterations
autoplot(ames_iter_search, metric = "rmse", type = "parameters")


# Plot performance over iterations
autoplot(ames_iter_search, metric = "rmse", type = "performance")