当前位置: 首页>>代码示例 >>用法及示例精选 >>正文

R probably cal_plot_windowed 通过移动窗口绘制概率校准图


创建一个图来评估观察到的事件发生率是否与样本有关，作为某个模型的事件预测概率。这与 cal_plot_breaks() 类似，只是 bin 重叠。

从 0 到 1 创建一系列 bin。对于每个箱，预测概率落在箱范围内的数据用于计算观察到的事件率(以及事件率的置信区间)。

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_windowed(
  .data,
  truth = NULL,
  estimate = dplyr::starts_with(".pred"),
  window_size = 0.1,
  step_size = window_size/2,
  conf_level = 0.9,
  include_ribbon = TRUE,
  include_rug = TRUE,
  include_points = TRUE,
  event_level = c("auto", "first", "second"),
  ...
)

# S3 method for data.frame
cal_plot_windowed(
  .data,
  truth = NULL,
  estimate = dplyr::starts_with(".pred"),
  window_size = 0.1,
  step_size = window_size/2,
  conf_level = 0.9,
  include_ribbon = TRUE,
  include_rug = TRUE,
  include_points = TRUE,
  event_level = c("auto", "first", "second"),
  ...,
  .by = NULL
)

# S3 method for tune_results
cal_plot_windowed(
  .data,
  truth = NULL,
  estimate = dplyr::starts_with(".pred"),
  window_size = 0.1,
  step_size = window_size/2,
  conf_level = 0.9,
  include_ribbon = TRUE,
  include_rug = TRUE,
  include_points = TRUE,
  event_level = c("auto", "first", "second"),
  ...
)

# S3 method for grouped_df
cal_plot_windowed(
  .data,
  truth = NULL,
  estimate = NULL,
  window_size = 0.1,
  step_size = window_size/2,
  conf_level = 0.9,
  include_ribbon = TRUE,
  include_rug = TRUE,
  include_points = TRUE,
  event_level = c("auto", "first", "second"),
  ...
)

参数

.data

包含预测和概率列的未分组 DataFrame 对象。

truth

真实类别结果的列标识符(即一个因子)。这应该是一个不带引号的列名。

estimate

列标识符向量，或 dplyr 选择器函数之一，用于选择哪些变量包含类概率。它默认为 tidymodels 使用的前缀 ( .pred_ )。标识符的顺序将被视为与 truth 变量的级别顺序相同。

window_size

段的大小。用于加窗概率计算。默认为段的 10%。

step_size

段之间的间隙。用于加窗概率计算。默认为 window_size 大小的一半

conf_level

可视化中使用的置信度。默认为 0.9。

include_ribbon

指示是否要包含函数区层的标志。默认为 TRUE 。

include_rug

指示是否要包括地毯层的标志。默认为 TRUE 。在图中，顶部显示事件发生的频率，底部显示事件未发生的频率。

include_points

指示是否要包含点图层的标志。

event_level

单字符串。 "first" 或 "second" 指定将哪个真实级别视为 "event"。默认为"auto"，它允许函数根据模型类型(二元、多类或线性)决定使用哪一个

...

传递给 tune_results 对象的其他参数。

.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。

也可以看看

https://www.tidymodels.org/learn/models/calibration/, cal_plot_logistic(), cal_plot_breaks()

cal_plot_breaks() , cal_plot_logistic()

例子


library(ggplot2)
library(dplyr)

cal_plot_windowed(
  segment_logistic,
  Class,
  .pred_good
)


# More breaks
cal_plot_windowed(
  segment_logistic,
  Class,
  .pred_good,
  window_size = 0.05
)

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 Probability calibration plots via moving windows。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。