R绘图案例|基于分面的面积图
简介
最近参加一个统计建模的比赛。模型建模后,需要展示不同模型的性能指标,数据如下所示:
其中,第 1 列是不同样本,共376条。第 2-4 列是随机森林得到的结果,第 5-7 列是XGBoost的结果。一共使用了三种评价指标(分类数据:准确率,召回率和 F1 得分)。
对于这样的数据,读者会使用这么的方式进行可视化?欢迎文末留言交流~
小编当时想到的是,使用面积图展示,最终图形如下:
结论:从图中可以看出,两种集成算法对于 376 个叶类分类结果的评估指标都比较接近于 1,说明这两种方法整体效果比较满意。 但是对于 XGBoost 来说,小于 1 的部分更多,说明某些叶类分类效果差的情况更多。
注意:如果不是这个方向,可能看的不大懂。但是没关系,学会绘制,并将其用到自己的领域即可。在公众号后台回复[
建模比赛案例图形
]即可免费获取。
接下来,将展示整个绘制过程。
加载数据
library(readxl) # 加载 Excel 数据集
library(ggplot2) # 绘制图形
library(tidyverse)
library(cowplot) # 合并图形
library(viridis) # 图形配色
library(showtext) # 解决中文字体显示问题
showtext_auto()
使用 readxl 包中的 read_excel()
加载 sheet=1
的数据集。并修改数据列名预览如下:
dat = read_excel("test.xlsx",sheet=1,na="NA")
colnames(dat) = c("Id",paste("X",1:6,sep=''))
head(dat)
使用 Tidyverse 包中的 pivot_longer()
将宽表转化为长表,具体教程可见:《R语言教程》。此时得到 ggplot2 所需的数据类型。
注意:小编这里将不同评价指标单独绘制,最后进行合并。
dat %>% select(c(Id,X1,X4)) %>% rename("随机森林"=X1, "XGBoost"=X4) %>% pivot_longer(cols = c("随机森林","XGBoost"),names_to = "method",names_transform = list(method = as.character),values_to = "Acc") -> dat1
绘制单个评价指标结果
先绘制准确率的图形,使用的几何对象为:geom_area()
,并利用 facet_wrap()
对方法(method
)进行分面。之后,对主题以进行修改。使用自定义的颜色修改配色。
cols <- c("#85BA8F", "#A3C8DC","#349839","#EA5D2D","#EABB77","#F09594")
p1 = ggplot(dat1) + geom_area(aes(Id,Acc),fill = cols[1]) + facet_wrap(vars(method),nrow = 2,strip.position = "top") +theme_bw() + ylab("精确率") + xlab("叶类") + #主题设置theme(panel.grid = element_blank())
p1
同理,绘制其他两种指标体系的结果。这里就不放出来了,完整代码见公众号,回复【建模比赛案例图形
】即可免费获取,或者文末。
合并图形
最后使用 cowplot 包中的 plot_grid()
将三个指标图形进行合并
plot_grid(p1,p2,p3,ncol = 3)
完整代码
# install.packages("readxl")
library(readxl)
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(cowplot)
library(viridis)
library(showtext)
showtext_auto()### 绘制不同方法的区域图===========
dat = read_excel("test.xlsx",sheet=1,na="NA")
colnames(dat) = c("Id",paste("X",1:6,sep=''))
head(dat)dat %>% select(c(Id,X1,X4)) %>% rename("随机森林"=X1, "XGBoost"=X4) %>% pivot_longer(cols = c("随机森林","XGBoost"),names_to = "method",names_transform = list(method = as.character),values_to = "Acc") -> dat1
head(dat1)
cols <- c("#85BA8F", "#A3C8DC","#349839","#EA5D2D","#EABB77","#F09594")#==
p1 = ggplot(dat1) + geom_area(aes(Id,Acc),fill = cols[1]) + facet_wrap(vars(method),nrow = 2,strip.position = "top") +theme_bw() + ylab("精确率") + xlab("叶类") + #主题设置theme(panel.grid = element_blank())
p1#==
dat %>% select(c(Id,X2,X5)) %>% rename("随机森林"=X2, "XGBoost"=X5) %>% pivot_longer(cols = c("随机森林","XGBoost"),names_to = "method",names_transform = list(method = as.character),values_to = "Acc") -> dat2p2 = ggplot(dat2) + geom_area(aes(Id,Acc),fill = cols[2]) + facet_wrap(vars(method),nrow = 2,strip.position = "top") +theme_bw() + ylab("召回率") + xlab("叶类") + #主题设置theme(panel.grid = element_blank())
p2#==
dat %>% select(c(Id,X3,X6)) %>% rename("随机森林"=X3, "XGBoost"=X6) %>% pivot_longer(cols = c("随机森林","XGBoost"),names_to = "method",# names_transform = list(method = as.factor),values_to = "Acc") -> dat3p3 = ggplot(dat3) + geom_area(aes(Id,Acc),fill = cols[4]) + facet_wrap(vars(method),nrow = 2,strip.position = "top") +theme_bw() + ylab("F1得分") + xlab("叶类") + #主题设置theme(panel.grid = element_blank())
p3
#== 合并图形
plot_grid(p1,p2,p3,ncol = 3)
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