R shinymodels explore 探索模型结果

参数

x

具有类 tune_results 的对象。

...

目前未使用的其他参数。

hover_cols

悬停在 Shiny 应用程序中时显示的列。这个论点可以是：

• 一个 dplyr 选择器(例如 dplyr::starts_with() )或一组选择器(如果它们包含在 c() 中)。

• 字符向量。

hover_only

确定是否启用点的交互式突出显示(默认)的逻辑。这对于非常大的数据集很有帮助。

值

一个闪亮的应用程序。

细节

对于每行产生多个 hold-out 预测的重采样方法(例如引导程序、重复的 V-fold 交叉验证)，图中显示的预测值是该特定行的预测的平均值。

Shiny 应用程序中使用的 ggplot2 主题对应于 R 会话中的当前主题。运行 ggplot2::theme_set() 更改 Shiny 应用程序中绘图的主题。

对于分类模型，应用程序左下角有一个切换按钮，可以在“未缩放(即线性)”和"Logit scaled"概率缩放之间进行选择。第一个选项绘制原始概率，而 logit 缩放使用 scales::logit_trans() 重新缩放轴。当使用具有线性预测变量的模型(例如逻辑回归或多项回归)时，这会很有帮助，因为它可以更轻松地显示特征的线性效应。

使用该应用程序时，控制台中可能会打印有关“事件绑定源 ID ...未注册”的警告。这些都可以忽略不计。

当探索比赛结果时，闪亮的应用程序将只允许调整完全重新采样的参数组合。因此，现在可以选择比赛期间丢弃的参数组合。

data(ames_mlp_itr)

if (interactive()) {
  explore(ames_mlp_itr, hover_cols = dplyr::contains("tude"))
}