为了可视化这种复杂的交互作用,我们可以使用interactions包中的interact_plot函数。 在案例中,由于我们试图同时观察wt和hp的交互作用,以及这种交互作用如何随着变速器类型(am)的不同而变化,因此我们需要稍微调整方法来适应连续变量的交互作用,并考虑am作为一个分层变量。 一种方法是分别为am的每个水平绘制交互作用图,但考...
plot ( 0 ,main = paste (strwrap (“This is a really long title that i can not type it properly” , width = 50 ) ,collapse= “\n”)) 9 怎样将 R 的颜色同 RGB 对应起来? 参考函数 col2rgb() 10 如何调整所绘图形的大小? Windows平台下,正常情况打开绘图窗口,调整窗口大小,点击菜单直接保...
interact_1 = Interaction$new(predictor, feature = "indus") plot(interact_1) # 所有自变量之间进行交互对y的影响 interact_all = Interaction$new(predictor) plot(interact_all) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 交互结果: 2.6 替代模型(Decision tree surrogate model) 使模型更易于解释的另一种方法是用一个更简...
交互探测器: gdinteract ## categorical explanatory variables gi1 <- gdinteract(NDVIchange ~ Climatezone + Mining, data = ndvi_40) gi1 ## multiple variables inclusing continuous variables gi2 <- gdinteract(NDVIchange ~ ., data = data.ndvi) gi2 plot(gi2) 图6. 交互探测器结果 生态探测器: ...
27、Tvif ti方基腥艸子gvlma包提供了对所有线性模型假设进行检验的方法检验正态性:4、qqPlot() : car包:学生化残差(studentized residual,也称学生化删除残差或折叠化残差) 例:library(car)fit <- lm(Murder Populati on + Illiteracy + In come + Frost, data = states)qqPlot(fit, labels = s(states)...
pair( )绘制散点图阵 boxplot( )绘制箱线图 hist( )绘制直方图 scatterplot3D( )绘制3D散点图. 低级绘图函数: par( ) 可以添加很多参数来修改图形 title( ) 添加标题 axis( ) 调整刻度 rug( ) 添加轴密度 grid( ) 添加网格线 abline( ) 添加直线 ...
## ✔ 2 of 3 resampling: interact_lm (13s) ## i 3 of 3 resampling: splines_lm ## ✔ 3 of 3 resampling: splines_lm (15s) # 查看模型 lm_models ## # A workflowset/tibble: 3 × 4 ## wflow_id info option result ## <chr> <list> <list> <list> ...
plot(gr2) 图5. 风险探测器结果 交互探测器: gdinteract ## categorical explanatory variables gi1 <- gdinteract(NDVIchange ~ Climatezone + Mining, data = ndvi_40) gi1 ## multiple variables inclusing continuous variables gi2 <- gdinteract(NDVIchange ~ ., data = data.ndvi) ...
plot(nom,xfrac = .45) g <- lrm(y~sex+rcs(age,3)*rcs(cholesterol,3),data=d) #对胆固醇变量进行了rcs转换 nom <- nomogram(g,interact = list(age=c(20,40,60)),#列出年龄在20,40,60的情况 conf.int = F) plot(nom,col.conf = c(1,.5,.2),naxes = 7) ...
展示两因素方差分析的交互效应: par(mfrow=c(l,2)) interaction.plot(dose, supp, len, type=b, col = c(re d, blue), pch = c(16, 18), main=lnteraction between Do se and Supp1) interaction.plot(supp, dose, len, type=nbH, col=c(red, blue), pch = c(16, 18), main=Interact!