R tune autoplot.tune_results 繪圖調整搜索結果

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

規則網格

對於具有一個或多個數字調整參數的常規網格，在 x 軸上使用具有最唯一值的參數。如果有分類參數，則第一個參數用於為幾何圖形著色。所有其他參數都用於列分麵。

該圖的 y 軸上有性能指標。如果有多個指標，則為row-faceted。

如果調整參數超過五個，則使用 "marginal effects" 圖。

不規則網格

對於space-filling 或隨機網格，將創建邊際效應圖。為每個數字參數製作一個麵板，以便每個參數位於 x 軸上，性能位於 y-xis 上。如果有多個指標，則為row-faceted。

單個分類參數顯示為顏色。如果有兩個或多個非數字參數，則會給出錯誤。當網格中隻有非數字參數時，會出現類似的結果。在這些情況下，我們建議使用 collect_metrics() 和 ggplot() 創建適合數據的繪圖。

如果參數具有與其關聯的關聯變換(由用於創建它的參數對象確定)，則繪圖將顯示變換單位中的值(並標有變換類型)。

參數使用參數對象中找到的標簽進行標記，除非使用標識符(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")