邏輯回歸模型適用於將原始結果數據用作結果,並將一類的估計類概率用作預測變量的情況。如果 smooth = TRUE
,則使用 mgcv::gam()
和默認平滑方法擬合廣義加法模型。否則,使用簡單的邏輯回歸。
如果預測經過良好校準,擬合曲線應與對角線對齊。還顯示了擬合線的置信區間。
用法
cal_plot_logistic(
.data,
truth = NULL,
estimate = dplyr::starts_with(".pred"),
conf_level = 0.9,
smooth = TRUE,
include_rug = TRUE,
include_ribbon = TRUE,
event_level = c("auto", "first", "second"),
...
)
# S3 method for data.frame
cal_plot_logistic(
.data,
truth = NULL,
estimate = dplyr::starts_with(".pred"),
conf_level = 0.9,
smooth = TRUE,
include_rug = TRUE,
include_ribbon = TRUE,
event_level = c("auto", "first", "second"),
...,
.by = NULL
)
# S3 method for tune_results
cal_plot_logistic(
.data,
truth = NULL,
estimate = dplyr::starts_with(".pred"),
conf_level = 0.9,
smooth = TRUE,
include_rug = TRUE,
include_ribbon = TRUE,
event_level = c("auto", "first", "second"),
...
)
# S3 method for grouped_df
cal_plot_logistic(
.data,
truth = NULL,
estimate = NULL,
conf_level = 0.9,
smooth = TRUE,
include_rug = TRUE,
include_ribbon = TRUE,
event_level = c("auto", "first", "second"),
...
)
參數
- .data
-
包含預測和概率列的未分組 DataFrame 對象。
- truth
-
真實類別結果的列標識符(即一個因子)。這應該是一個不帶引號的列名。
- estimate
-
列標識符向量,或
dplyr
選擇器函數之一,用於選擇哪些變量包含類概率。它默認為 tidymodels 使用的前綴 (.pred_
)。標識符的順序將被視為與truth
變量的級別順序相同。 - conf_level
-
可視化中使用的置信度。默認為 0.9。
- smooth
-
通過
mgcv::gam()
和mgcv::s()
使用具有平滑項的廣義加法模型作為預測器的邏輯。 - include_rug
-
指示是否要包括地毯層的標誌。默認為
TRUE
。在圖中,頂部顯示事件發生的頻率,底部顯示事件未發生的頻率。 - include_ribbon
-
指示是否要包含函數區層的標誌。默認為
TRUE
。 - event_level
-
單字符串。 "first" 或 "second" 指定將哪個真實級別視為 "event"。默認為"auto",它允許函數根據模型類型(二元、多類或線性)決定使用哪一個
- ...
-
傳遞給
tune_results
對象的其他參數。 - .by
-
分組變量的列標識符。這應該是一個不帶引號的列名稱,用於選擇用於分組的定性變量。默認為
NULL
。當.by = NULL
時,不會進行分組。
相關用法
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- R probably cal_estimate_logistic 使用邏輯回歸模型來校準概率
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注:本文由純淨天空篩選整理自Max Kuhn等大神的英文原創作品 Probability calibration plots via logistic regression。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。