plot1 3. ggplot2包 全部自定义,后期PDF转PPT后需要手动编辑对齐。 4.ggforestplot包 如果risk很多>20个,需要一起展示,那请毫不犹豫的用吧。 四、小结 森林图R包很多很多,不光有forestploter、forestplot、ggforestplot,其实还有forplo、survminer::ggfore...
plot01 <- ggforest(model) + labs( title = "Example of survminer::ggforest function", subtitle = "Processed charts with ggforest()", caption = "Visualization by DataCharm" ) + theme( text = element_text(family = "Roboto Condensed"), plot.title = element_markdown(hj...
R-森林图(Forest Plot)绘制方法 使用R绘制森林图(Forest Plot)的方法比较多,这里重点介绍R-forestplot包和R-ggforestplot包绘制。 「注意」:安装R-ggforestplot包之前,确保broom包已安装,否则可能会安装出错。 R-forestplot包绘制 这一部分我们直接使用提供的数据进行绘制,重点在于展示forestplot包中一些绘图参数的设置。
height=1300,width=800) forest(meta1)dev.off() 一步一步运行参考用r做森林图纳入变量太多显示不全...
数据可视化——R语言forestplot包绘制组间差异对比图(森林图forest plot) 概述:使用R语言中的forestplot包绘制组间差异对比图。forestplot包本来用于绘制森林图,此处笔者将此用于绘制组间差异对比图,异曲同工,为另一篇博文:数据可视化——R语言ggplot2包绘制组别间指标差异对比图(箱形图及误差条图)提供了另一种实.....
Forest plot(森林图) | Cox生存分析可视化 Meta分析的结果使用森林图进行可视化展示很常见,其实COX生存分析也能用森林图展示。 之前分享过绘制KM曲线R|生存分析(1),诺莫图展示COX结果Nomogram(诺莫图) | Logistic、Cox生存分析结果可视化,本文将简单的介绍如何使用R-survminer包绘制Cox生存分析结果的森林图。
R包randomForest的随机森林回归模型以及对重要变量的选择 关于随机森林(random forest),前文“随机森林分类以及对重要变量的选择”中已经对其基本原理作了简单概括。在前文中,响应变量是一组类别变量(代表了样本的分组信息),此时随机森林用于执行监督分类的功能,模型的精度在于通过选定的预测变量组合将样本正确划分归类的...
下面的代码可以生成因变量的所有双变量图。由于因变量是一个二元变量,所以当预测变量是定量的时候,我们会有boxplots,或者当预测变量是定性的时候,我们会有分段的bar图。 for(varincolnames(dataset) ){if(class(dataset[,var]) %in% c("factor","logical") ) { ggplot(data= dataset) + geom_bar( aes_stri...
下面的代码可以生成因变量的所有双变量图。由于因变量是一个二元变量,所以当预测变量是定量的时候,我们会有boxplots,或者当预测变量是定性的时候,我们会有分段的bar图。 for (var in colnames(dataset) ){ if (class(dataset[,var]) %in% c("factor","logical") ) { ...
plot(randmodel) Y: A response vector. If a factor, classification is assumed, otherwise regression is assumed. If omitted, randomForest will run in unsupervised mode. ntree: Number of trees to grow. This should not be set ...