การตั้งค่าขีด จำกัด แต่ละแกนด้วย facet_wrap และ scale = "free" ใน ggplot2


115

ฉันกำลังสร้างพล็อตแง่มุมเพื่อดูค่าที่คาดการณ์กับค่าจริงเคียงข้างกันโดยมีพล็อตของค่าที่คาดการณ์เทียบกับส่วนที่เหลือ ฉันจะใช้shinyเพื่อช่วยสำรวจผลลัพธ์ของความพยายามในการสร้างแบบจำลองโดยใช้พารามิเตอร์การฝึกอบรมต่างๆ ฉันฝึกโมเดลด้วย 85% ของข้อมูลทดสอบ 15% ที่เหลือและทำซ้ำ 5 ครั้งนี้รวบรวมค่าจริง / คาดการณ์ในแต่ละครั้ง หลังจากคำนวณเศษเหลือแล้วdata.frameหน้าตาของฉันจะเป็นดังนี้:

head(results)
       act     pred       resid
2 52.81000 52.86750 -0.05750133
3 44.46000 42.76825  1.69175252
4 54.58667 49.00482  5.58184181
5 36.23333 35.52386  0.70947731
6 53.22667 48.79429  4.43237981
7 41.72333 41.57504  0.14829173

สิ่งที่ฉันต้องการ:

  • พล็อตเคียงข้างpredกับactและpredเทียบกับresid
  • ช่วง x / y / ขีด จำกัด สำหรับpredเทียบกับactที่จะเหมือนกันโดยควรจากmin(min(results$act), min(results$pred))ถึงmax(max(results$act), max(results$pred))
  • ช่วง / ขีด จำกัด x / y สำหรับpredเทียบกับที่จะresid ไม่ได้รับผลกระทบจากสิ่งที่ฉันทำกับพล็อตจริงเทียบกับที่คาดการณ์ไว้ การพล็อตxเฉพาะค่าที่คาดการณ์ไว้yเกินและเฉพาะช่วงที่เหลือก็ใช้ได้

ในการดูทั้งสองแปลงเคียงข้างกันฉันจะหลอมข้อมูล:

library(reshape2)
plot <- melt(results, id.vars = "pred")

ตอนนี้พล็อต:

library(ggplot2)
p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free")

print(p)

ค่อนข้างใกล้เคียงกับที่ฉันต้องการ:

ใส่คำอธิบายภาพที่นี่

สิ่งที่ฉันต้องการคือช่วง x และ y สำหรับจริงกับคาดการณ์ว่าจะเหมือนกัน แต่ฉันไม่แน่ใจว่าจะระบุอย่างไรและฉันก็ไม่ทำจำเป็นต้องทำเช่นนั้นสำหรับพล็อตที่คาดการณ์กับพล็อตที่เหลือเนื่องจาก ช่วงแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง

ฉันลองเพิ่มสิ่งนี้สำหรับทั้งสองscale_x_continousและscale_y_continuous:

min_xy <- min(min(plot$pred), min(plot$value))
max_xy <- max(max(plot$pred), max(plot$value))

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free")
p <- p + scale_x_continuous(limits = c(min_xy, max_xy))
p <- p + scale_y_continuous(limits = c(min_xy, max_xy))

print(p)

แต่นั่นเป็นการmin()ดึงค่าที่เหลือ

ใส่คำอธิบายภาพที่นี่

ความคิดสุดท้ายที่ฉันมีคือการจัดเก็บค่าของค่าต่ำสุดactและpredตัวแปรก่อนที่จะละลายจากนั้นจึงเพิ่มลงในกรอบข้อมูลที่หลอมละลายเพื่อกำหนดว่าจะปรากฏด้านใด:

head(results)
       act     pred       resid
2 52.81000 52.86750 -0.05750133
3 44.46000 42.76825  1.69175252
4 54.58667 49.00482  5.58184181
5 36.23333 35.52386  0.70947731

min_xy <- min(min(results$act), min(results$pred))
max_xy <- max(max(results$act), max(results$pred))

plot <- melt(results, id.vars = "pred")

plot <- rbind(plot, data.frame(pred = c(min_xy, max_xy),
  variable = c("act", "act"), value = c(max_xy, min_xy)))

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free")

print(p)

นั่นคือสิ่งที่ฉันต้องการยกเว้นจุดที่ปรากฏขึ้นด้วย:

ใส่คำอธิบายภาพที่นี่

ข้อเสนอแนะสำหรับการทำสิ่งนี้หรือไม่?


ผมเห็นความคิดนี้จะเพิ่มgeom_blank()แต่ผมไม่แน่ใจว่าวิธีการที่จะระบุaes()บิตและสามารถใช้งานได้อย่างถูกต้องหรือว่าgeom_point()เทียบเท่ากับการใช้ histogram aes(y = max(..count..))ของ


นี่คือข้อมูลที่จะเล่นกับ (ค่าจริงที่คาดการณ์ไว้และค่าคงเหลือก่อนการละลาย):

> dput(results)
structure(list(act = c(52.81, 44.46, 54.5866666666667, 36.2333333333333, 
53.2266666666667, 41.7233333333333, 35.2966666666667, 30.6833333333333, 
39.25, 35.8866666666667, 25.1, 29.0466666666667, 23.2766666666667, 
56.3866666666667, 42.92, 41.57, 27.92, 23.16, 38.0166666666667, 
61.8966666666667, 37.41, 41.6333333333333, 35.9466666666667, 
48.9933333333333, 30.5666666666667, 32.08, 40.3633333333333, 
53.2266666666667, 64.6066666666667, 38.5366666666667, 41.7233333333333, 
25.78, 33.4066666666667, 27.8033333333333, 39.3266666666667, 
48.9933333333333, 25.2433333333333, 32.67, 55.17, 42.92, 54.5866666666667, 
23.16, 64.6066666666667, 40.7966666666667, 39.0166666666667, 
41.6333333333333, 35.8866666666667, 25.1, 23.2766666666667, 44.46, 
34.2166666666667, 40.8033333333333, 24.5766666666667, 35.73, 
61.8966666666667, 62.1833333333333, 74.6466666666667, 39.4366666666667, 
36.6, 27.1333333333333), pred = c(52.8675013282404, 42.7682474758679, 
49.0048248585123, 35.5238560262515, 48.7942868566949, 41.5750416040131, 
33.9548164913007, 29.9787449128663, 37.6443975781139, 36.7196211666685, 
27.6043278172077, 27.0615724310721, 31.2073056885252, 55.0886903524179, 
43.0895814712768, 43.0895814712768, 32.3549865881578, 26.2428426737583, 
36.6926037128343, 56.7987490221996, 45.0370788180147, 41.8231642271826, 
38.3297859332601, 49.5343916620086, 30.8535641206809, 29.0117492750411, 
36.9767968381391, 49.0826677983065, 54.4678549541069, 35.5059204731218, 
41.5333417555995, 27.6069075391361, 31.2404889715121, 27.8920960978598, 
37.8505531149324, 49.2616631533957, 30.366837650159, 31.1623492639066, 
55.0456078770405, 42.772538591063, 49.2419293590535, 26.1963523976241, 
54.4080781796616, 44.9796700541254, 34.6996927469131, 41.6227713664027, 
36.8449646519306, 27.5318686661673, 31.6641793552795, 42.8198894266632, 
40.5769177148146, 40.5769177148146, 29.3807781312816, 36.8579132935989, 
55.5617033901752, 55.8097119335638, 55.1041728261666, 43.6094641699075, 
37.0674887276681, 27.3876960746536), resid = c(-0.0575013282403773, 
1.69175252413213, 5.58184180815435, 0.709477307081826, 4.43237980997177, 
0.148291729320228, 1.34185017536599, 0.704588420467079, 1.60560242188613, 
-0.832954500001826, -2.50432781720766, 1.98509423559461, -7.93063902185855, 
1.29797631424874, -0.169581471276786, -1.51958147127679, -4.43498658815778, 
-3.08284267375831, 1.32406295383237, 5.09791764446704, -7.62707881801468, 
-0.189830893849219, -2.38311926659339, -0.541058328675241, -0.286897454014273, 
3.06825072495888, 3.38653649519422, 4.14399886836018, 10.1388117125598, 
3.03074619354486, 0.189991577733821, -1.82690753913609, 2.16617769515461, 
-0.088762764526507, 1.47611355173427, -0.268329820062384, -5.12350431682565, 
1.5076507360934, 0.124392122959534, 0.147461408936991, 5.34473730761318, 
-3.03635239762411, 10.1985884870051, -4.18300338745873, 4.31697391975358, 
0.0105619669306023, -0.958297985263961, -2.43186866616734, -8.38751268861282, 
1.64011057333683, -6.36025104814794, 0.226415618518729, -4.80411146461488, 
-1.1279132935989, 6.33496327649151, 6.37362139976954, 19.5424938405001, 
-4.17279750324084, -0.467488727668119, -0.254362741320246)), .Names = c("act", 
"pred", "resid"), row.names = c(2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 
10L, 11L, 12L, 13L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 
24L, 25L, 26L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 
38L, 39L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 
52L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 65L
), class = "data.frame")

แค่อยากรู้ - ทำไมไม่พล็อตจริงและเหลือในกราฟเดียวกัน?
Ricardo Saporta

2
grid.arrangeฉันจะสร้างแปลงแยกแล้วใช้
joran

@RicardoSaporta มีภาพ Google ที่คุณสามารถลิงค์ไปเป็นตัวอย่างได้หรือไม่? คุณแนะนำโดยใช้ข้อมูลหลังการละลายว่าฉันจะทำอย่างไรggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point()โดยไม่ต้องหันหน้าไปทาง? นั่นจะไม่ทำให้ขนาดของเศษเหลือลดลงเพื่อให้ตรวจจับการไม่สุ่ม / เอียงได้ยากหรือ?
Hendy

1
ความคิดเห็นอื่น ๆ ของฉันคือ facetting ที่เป็นโค้ดน้อย ... ฉันเพิ่งมีการละลายแล้วพล็อตและแง่มุมโดยค่าที่สร้างขึ้นโดยvariable melt()จากนั้นอีกครั้งฉันคิดว่าฉันสามารถจัดเก็บสิ่งเหล่านี้ไว้ในรายการที่สร้างขึ้นlapplyเพื่อพล็อตชุดค่าผสมต่างๆ ขอบคุณสำหรับข้อมูล หากคุณต้องการสร้างgridโซลูชันฉันยอมรับคำตอบได้แม้ว่านั่นจะเป็นเส้นทางที่เราใช้สิ่งนี้ก็อาจซ้ำกับgridโซลูชันอื่น ๆเช่นกัน
Hendy

1
@joran และฉันพบว่าฉันมักจะแนะนำให้คนอื่นไม่ใช้grid.arrangeซึ่งเกือบจะทำให้เค้าโครงยุ่งเหยิงอยู่ตลอดเวลา ฉันหวังว่าข้อบกพร่องที่มีมายาวนานของ gtable ได้รับการแก้ไข
baptiste

คำตอบ:


115

นี่คือรหัสบางส่วนที่มีgeom_blankเลเยอร์จำลอง

range_act <- range(range(results$act), range(results$pred))

d <- reshape2::melt(results, id.vars = "pred")

dummy <- data.frame(pred = range_act, value = range_act,
                    variable = "act", stringsAsFactors=FALSE)

ggplot(d, aes(x = pred, y = value)) +
  facet_wrap(~variable, scales = "free") +
  geom_point(size = 2.5) + 
  geom_blank(data=dummy) + 
  theme_bw()

ใส่คำอธิบายภาพที่นี่


11
ตัวแปรที่ดีสำหรับสิ่งนี้คือexpand_limits(pred=range_act, value=range_act)ซึ่งใช้geom_blankแต่ใช้งานง่ายกว่า
eregon

6
นี่เป็นการขยายขีด จำกัด เท่านั้น (แต่ไม่ได้ทำสัญญา) มีวิธีลดช่วงหรือไม่? @baptiste
Indranil Gayen

32

ฉันไม่แน่ใจว่าฉันเข้าใจสิ่งที่คุณต้องการ แต่จากสิ่งที่ฉันเข้าใจ

มาตราส่วน x ดูเหมือนจะเหมือนกันมันเป็นมาตราส่วน y ที่ไม่เหมือนกันและนั่นเป็นเพราะคุณระบุสเกล = "ฟรี"

คุณสามารถระบุ scale = "free_x" เพื่ออนุญาตให้ x เป็นอิสระเท่านั้น (ในกรณีนี้จะเหมือนกับ pred มีช่วงเดียวกันตามคำจำกัดความ)

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free_x")

ทำงานให้ฉันดูภาพ

ใส่คำอธิบายภาพที่นี่

ฉันคิดว่าคุณทำมันยากเกินไป - ฉันจำได้ว่าครั้งหนึ่งที่กำหนดขีด จำกัด ตามสูตรที่มีค่าต่ำสุดและสูงสุดและถ้าแง่มุมฉันคิดว่ามันใช้เฉพาะค่าเหล่านั้น แต่ฉันไม่พบรหัส


7

คุณยังสามารถระบุช่วงด้วยคำสั่ง Coord_cartesian เพื่อตั้งค่าช่วงแกน y ที่คุณต้องการเช่นเดียวกับในโพสต์ก่อนหน้านี้ให้ใช้สเกล = free_x

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) +
     geom_point(size = 2.5) +
     theme_bw()+
     coord_cartesian(ylim = c(-20, 80))
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free_x")
p

ใส่คำอธิบายภาพที่นี่

โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.