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...
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...
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...
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。
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。
plot(otu_test$plant_age, plant_predict, main = '测试集', xlab = 'Plant age (days)', ylab = 'Predict') abline(1, 1) 重要的预测变量选择 但是,并非这所有的2600余个OTU都对回归的精度具有可观的贡献。有些OTU丰度的时间特征并不明显,可能在回归中产生较大噪声,对模型精度带来较高的误差。因此,最...
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") ) { ...
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") ) { ggplot(data = dataset) + geom_bar( aes_string(x = var, } else if (...
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 ...
ggplot(data= dataset) + geom_boxplot() 根据我们掌握的情况,男性与TenYearCHD直接相关,因此男性这个变量似乎是一个相对较好的预测因素。同样,年龄似乎也是一个很好的预测因素,因为TenYearCHD == TRUE的病人有较高的年龄中位数,其分布几乎相似。相反,不同类别的教育和因变量之间似乎没有关系。目前的吸烟者变量与...