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R probably cal_plot_regression 回归校准图


计算观测值和预测值的散点图，其中轴相同。当 smooth = TRUE 时，显示广义加性模型拟合。如果预测经过良好校准，拟合曲线应与对角线对齐。

用法

cal_plot_regression(.data, truth = NULL, estimate = NULL, smooth = TRUE, ...)

# S3 method for data.frame
cal_plot_regression(
  .data,
  truth = NULL,
  estimate = NULL,
  smooth = TRUE,
  ...,
  .by = NULL
)

# S3 method for tune_results
cal_plot_regression(.data, truth = NULL, estimate = NULL, smooth = TRUE, ...)

# S3 method for grouped_df
cal_plot_regression(.data, truth = NULL, estimate = NULL, smooth = TRUE, ...)

参数

.data

包含预测列的未分组 DataFrame 对象。

truth

真实结果的列标识符(数字)。这应该是一个不带引号的列名。

estimate

预测的列标识符。这应该是一个不带引号的列名

smooth

逻辑上：应该添加更平滑的曲线。

...

传递给 ggplot2::geom_point() 的其他参数。

.by

分组变量的列标识符。这应该是一个不带引号的列名称，用于选择用于分组的定性变量。默认为 NULL 。当.by = NULL时，不会进行分组。

值

一个 ggplot 对象。

例子

cal_plot_regression(boosting_predictions_oob, outcome, .pred)


cal_plot_regression(boosting_predictions_oob, outcome, .pred,
                    alpha = 1 / 6, cex = 3, smooth = FALSE)


cal_plot_regression(boosting_predictions_oob, outcome, .pred, .by = id,
                    alpha = 1 / 6, cex = 3, smooth = FALSE)

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自Max Kuhn等大神的英文原创作品 Regression calibration plots。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。