功能\作用概述: 该方法将所有实现的校准模型可视化为原始ML分数(x轴)和校准预测(y轴)之间的映射函数 语法\用法: plot_model(calibration_model, seq = NULL) 参数说明: calibration_model : 校准方法的输出。 seq : 应评估映射函数的ML分数序列,默认值:从原始ML分数的最小值到最大值的100个分数 ...
函数语法 函数名<-function(parameters){ statemens return(expression)} printLine <- function () { ...
你可能把plot_model和plot_models函数和sjPlot弄混了。当你使用未知参数时,它会返回错误。所以你必须确保...
##添加值plot_model(m1,show.values=TRUE,value.offset=.3) 代码语言:javascript 复制 ##去掉标签plot_model(m1,auto.label=F) 代码语言:javascript 复制 ###整体风格改变plot_model(m1,colors="Accent",show.values=TRUE,value.offset=.4,value.size=4,dot.size=3,line.size=1.5,vline.color="blue",wid...
如果您查看帮助页面?plot_model,在Value下它指出:根据绘图类型,plot_model()返回ggplot-object或此类...
hospital_model <- C5.0(hospital_train[,-9],as.factor(hospital_train$use))plot(hospital_model)从这副图片可以发现,用plot进行决策树可视化效果不是很好,可以说很丑陋了!因此更推荐后面两种方法。方法二 使用rpart.plot包绘图函数rpart.plot()优点:图形美观,规则显示清晰明了缺点:只适用于rpart模型 r...
首先plot函数可以接受一系列的参数,通过参数的组合修改基本上可以画出你想要的任何图形,plot可以接受的常见的参数如下: 常见的图形参数的意思,直接拉一张表给大家: 表中都是一些很简单的描述,我相信大家一看就懂,这儿要给大家提的是type,tpye参数可以控制图的类型,常见的图的类型一览如下: 比如你要画一个点图...
I am trying to plot the interactions of variables in a non-linear regression function in R. Here is my code: plot_model(more_varibles, type = "pred", terms = c("accommodates", "room_type")) + theme_bw() I receive an error: Error in library(plot_model) : there is no package...
plot(R~性别, main='(c) 箱线图') plot(性别~R, main='(d) 脊形图') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. par(mfrow=c(2, 2), mai=c(0.6,0.6,0.2,0.1), cex=0.6) model <- lm(R~Python, data=data2_1) plot(model) ...
ggplot(Out_mymodel, aes(x, predicted)) + geom_jitter(data = raw, aes(x = factor(x), y = response), width = 0.05,height = 0,size = 2,alpha = 0.4) + geom_point(size=3) + geom_errorbar(aes(ymin = conf.low, ymax = conf.high, width = 0), size = 0.75) + ...