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如何修復ggplot2中predict_gam的鋸齒線？

2022-02-22 16:54:04 後端開發

資料：

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    -1.35720112572458, 0.307058138867893, -0.0785544339238233, 
    0.27531714151305, -0.660383423073563, -0.957274695320974, 
    -1.47069111968835, -0.526229923988739, -0.645664114765535, 
    -0.887580616731169, 0.119110020634694, -0.368379279752821, 
    -1.37513507883771, 0.756384392481372, 0.0675019391690662, 
    1.18129672203451, 0.788168830982229, 0.780204620879509, 0.283447876008828, 
    0.146224535938955, -0.389296191558966, 0.807326376374772, 
    0.590410253940679, -0.41226207741881, -1.02024263646948, 
    0.0042805913354707, -0.217414057160255, 0.302561980255357, 
    -0.0445038156391923, -0.782909175408415, 0.298159944125853, 
    0.0170233274998232, -0.0487465675666421, -0.456839933421037, 
    0.310127979852941, -0.787615299560023, -0.21877521306872, 
    -0.395986128045251, -0.266386709100983, 0.372589107631277, 
    -0.47845190356342, 0.546216128061583, -0.483150787524024, 
    -0.638590448156119, 2.21420409102033, 0.550980173741211, 
    0.781797462900053, 0.0321553266949922, 0.224223113608598, 
    0.45913835087484, 0.924827436153908, 2.19646562306427, -0.622017650951458, 
    0.554498906568413, -0.0470089217260485, -0.401307668432068, 
    -0.588777934059104, 0.462266113387909, 0.263008816808847, 
    -0.162403085923465, -0.062640494100388, 0.660965915259779, 
    0.113397509933743, 0.191685695243484, 1.14629763872856, 0.407899519150338, 
    0.473039517599588, 0.589070818605222, 1.07992680780889, 0.0233440142449823, 
    0.303792812725778, 0.560066613449315, -0.401387310533095, 
    -0.286101749200717, -0.673299923821975, 1.66157479218356, 
    1.44751130500445, 0.402802424684597, 1.46472123901732, -0.397311082998703, 
    -0.641768892006205, 0.839031172774602, -0.603272796446055, 
    1.48020076738061, -0.550643848049078, 0.299513859843316, 
    0.739782634512702, 0.517841819522891, 0.240976915588321, 
    0.407841597622318, 1.04632508136641, 0.140700270204069, 0.320249766874399, 
    -0.0720093012575883, 0.191207842637321, 1.89043722977174, 
    1.44823532410469, -0.403472485541808, 1.81747058484881, 0.510261339543303, 
    0.874862878045841, -0.274271277102676, 1.60814942277632, 
    -0.625188854610541, 0.262176194843562, 0.546426093600656, 
    -0.0371912227266948, -0.0447861830882888, 1.43379838324576, 
    -0.0424331210124857, 1.86971580312266, -0.228122299652913, 
    0.731789463645971, 0.0910470403091081, 0.618791802670374, 
    0.267229848163289, 0.199251694841068, 0.246957313356364, 
    1.87125072361518, -1.40312565725327, -0.190900477709198, 
    0.257180463051856, 1.48421907338698, 0.0556569866890196, 
    -0.667601893503029, 0.247688572647614, 0.188977863808559, 
    0.91364858124609, 1.5448556730327, 0.930329981315788, 0.312119032378622, 
    1.15772266013046, -0.0360834735033167, 1.78212397237474, 
    -0.861407326257228, 0.476608931763807, 1.38366006055364, 
    0.803771442592559, 0.145174708243597, -1.13023561817905, 
    0.570130478942752, 0.862605234678655, -0.328963679935357, 
    0.654840713671687, 0.852222800781108, 0.304538552399032, 
    0.652132882236762, -0.639712677761503, 0.046078213992748, 
    -0.171257839519489, 0.349420496423362, 0.184018332971865, 
    0.149583984564103, 1.29365724620189, 0.621419992004272, -0.866656464734021, 
    1.09066401106555, 0.810541021179871, 1.62963106948065, 1.03406743799922, 
    -0.118969180099629, -0.372665472826285, 1.40028353909531, 
    0.381002209576151, 0.508378889882659, 0.667424165633985, 
    0.4092534348678, 0.813183690895774, 1.08099111588625, 0.708867018932142, 
    0.0693192271106869, 1.26885235182742, -0.117571823236151, 
    0.174801569825717, 0.584835306868775, -0.84211945742664, 
    1.05460061968224, 1.61507104537468, -1.62830066556388, 0.0799550676933195
    ), RAVLT_DELAY = c(NA, 12L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 5L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
    7L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 5L, 12L, 
    NA, NA, NA, NA, 14L, NA, NA, NA, NA, NA, 6L, 7L, NA, NA, 
    NA, NA, 7L, 1L, 1L, 11L, 4L, 12L, 7L, 9L, 9L, 8L, 14L, 12L, 
    7L, 12L, 7L, 6L, 13L, 10L, 13L, NA, 11L, 14L, 8L, 0L, 11L, 
    15L, 13L, 6L, 9L, 9L, 12L, 5L, 14L, 15L, 12L, 4L, 15L, 8L, 
    15L, 14L, 5L, 12L, 8L, 9L, 9L, 13L, 6L, 4L, 10L, NA, 4L, 
    13L, 9L, 14L, 8L, 15L, 14L, 9L, 15L, 14L, 11L, 11L, 15L, 
    12L, 9L, 13L, 14L, 7L, 13L, 9L, 12L, 10L, 6L, 9L, 10L, 11L, 
    15L, 11L, 11L, NA, 9L, 12L, 10L, 9L, 11L, 2L, 12L, NA, 6L, 
    12L, 12L, 10L, 11L, 4L, 13L, 4L, 5L, 6L, 12L, 15L, 11L, 11L, 
    14L, 2L, 11L, 5L, 10L, 12L, 10L, NA, 12L, 8L, 12L, 12L, 8L, 
    7L, 14L, 14L, 7L, 8L, NA, 9L, 6L, 15L, 7L, 14L, 8L, 14L, 
    11L, 13L, 6L, 12L, 11L, 14L, 15L, 10L, 6L, 13L, 7L, 4L, 12L, 
    14L, 7L, 13L, 3L, 13L, 7L, 10L, 6L, 8L, 3L, 15L, 11L, 15L, 
    11L, 11L, 8L, 4L, 7L, 10L, 5L, 7L, 8L, 9L, 14L, 12L, 14L, 
    12L, NA, NA, 11L, 10L, 13L, 7L, 12L, 12L, 14L, 8L, 13L, 2L, 
    11L, 8L, 7L, 4L, 7L, 9L, 4L, 12L, 14L, 15L, 12L, 13L, 9L, 
    7L, 11L, 10L, 14L, 6L, 5L, 5L, 10L, 8L, 5L, 12L, 2L, 11L, 
    8L, NA, 9L, 7L, 8L, 12L, 10L, 7L, 13L, 15L, 9L, 6L, 4L, 10L, 
    8L, 13L, 10L, 9L, 7L, 7L, 15L, 8L, 12L, 9L, 10L, 12L, 6L, 
    13L, 8L, 11L, 9L, 1L, 13L, 12L, NA, 8L, 2L, 11L, 9L, 7L, 
    6L, 10L, 13L, 15L, 6L, 5L, 7L, 5L, 5L, 11L, 11L, 13L, 9L, 
    4L, 10L, 2L, NA, 12L, 10L, 15L, NA, 6L)), row.names = c(NA, 
-324L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

我在以下模型中使用mgcv::gam：

m1 <- gam(mean_FA_scaled ~ s(Age, bs = 'ad', k = -1)   Sex  
            te(Age, by = Sex, bs ='fs')   
            te(RAVLT_DELAY, by = Sex, bs = 'fs')   s(RAVLT_DELAY), 
            data = DF,
            method = 'REML', family = gaussian)

我想重現gam plot：

如何修復ggplot2中predict_gam的鋸齒線？

但是在ggplot中。但是，當我使用時，predict_gam我的情節非常參差不齊。當我嘗試在 上繪制平滑項效應時，不會發生這種情況age。

# Plot
m1_p <- predict_gam(m1)

m1_p %>% 
  ggplot(aes(x = RAVLT_DELAY, y = fit))  
  geom_line(aes(color = Sex))
  geom_smooth_ci(Sex, size = 1, alpha = 1)  
  theme_classic(base_size = 24)

如何修復ggplot2中predict_gam的鋸齒線？

uj5u.com熱心網友回復：

您的 fit 物件對 . 長度的每個年齡和每個性別都有預測RAVLY_DELAY。使用您現有的代碼，每個系列都嘗試將這些不同行中的所有值繪制為一個系列，因此出現鋸齒。

如果我們告訴 ggplot 將每個 Age,Sex 組合視為不同的系列（又名組），我們得到：

m1_p %>% 
  ggplot(aes(x = RAVLT_DELAY, y = fit))  
  geom_line(aes(color = Sex, group = interaction(Age,Sex)))

如何修復ggplot2中predict_gam的鋸齒線？

這里有很多年齡段，我們可以分別查看：

m1_p %>% 
  mutate(Age = round(Age, 1)) %>%
  ggplot(aes(x = RAVLT_DELAY, y = fit))  
  geom_line(aes(color = Sex))  
  facet_wrap(~Age, ncol = 10)

如何修復ggplot2中predict_gam的鋸齒線？

雖然錯了，但我喜歡僅按年齡分組時出現的美學品質：

如何修復ggplot2中predict_gam的鋸齒線？

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    1. 打開資源頭檔案Resource.h，在其中預先定義好宏 ID（不清楚其實ID值應該設定多少，可以先新建一個相同的資源項，再在這個資源的ID值的基礎上遞增即可） 2. 在資源視圖中選中專案資源，按F7編輯資源檔案，按 ID 型別 相對路徑的形式添加 資源。（別忘了先把檔案拷貝到專案中的res檔案 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:19 more
  • C/C++編程筆記：關于C++的參考型別，專供新手入門使用

    今天要講的是C++中我最喜歡的一個用法——參考，也叫別名。 參考就是給一個變數名取一個變數名，方便我們間接地使用這個變數。我們可以給一個變數創建N個參考，這N + 1個變數共享了同一塊記憶體區域。(參考型別的變數會占用記憶體空間，占用的記憶體空間的大小和指標型別的大小是相同的。雖然參考是一個物件的別名，但 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:22 more
  • 【C/C++編程筆記】從頭開始學習C ++：初學者完整指南

    眾所周知，C ++的學習曲線陡峭，但是花時間學習這種語言將為您的職業帶來奇跡，并使您與其他開發人員區分開。您會更輕松地學習新語言，形成真正的解決問題的技能，并在編程的基礎上打下堅實的基礎。 C ++將幫助您養成良好的編程習慣（即清晰一致的編碼風格，在撰寫代碼時注釋代碼，并限制類內部的可見性），并且由 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:41 more
最新发布
  • Rust中的智能指標:Box<T> Rc<T> Arc<T> Cell<T> RefCell<T> Weak

    Rust中的智能指標是什么 智能指標（smart pointers）是一類資料結構，是擁有資料所有權和額外功能的指標。是指標的進一步發展 指標（pointer）是一個包含記憶體地址的變數的通用概念。這個地址參考，或 ” 指向”（points at）一些其 他資料 。參考以 & 符號為標志并借用了他們所 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:24:10 more
  • Java的值傳遞和參考傳遞

    值傳遞不會改變本身，參考傳遞（如果傳遞的值需要實體化到堆里）如果發生修改了會改變本身。 1.基本資料型別都是值傳遞 package com.example.basic; public class Test { public static void main(String[] args) { int ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:24:04 more
  • [2]SpinalHDL教程——Scala簡單入門

    第一個 Scala 程式 shell里面輸入 $ scala scala> 1 + 1 res0: Int = 2 scala> println("Hello World!") Hello World! 檔案形式 object HelloWorld { /* 這是我的第一個 Scala 程式 * 以 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:58 more
  • 理解函式指標和回呼函式

    理解 函式指標 指向函式的指標。比如： 理解函式指標的偽代碼 void (*p)(int type, char *data); // 定義一個函式指標p void func(int type, char *data); // 宣告一個函式func p = func; // 將指標p指向函式func ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:52 more
  • Django筆記二十五之資料庫函式之日期函式

    本文首發于公眾號：Hunter后端 原文鏈接：Django筆記二十五之資料庫函式之日期函式 日期函式主要介紹兩個大類，Extract() 和 Trunc() Extract() 函式作用是提取日期，比如我們可以提取一個日期欄位的年份，月份，日等資料 Trunc() 的作用則是截取，比如 2022-0 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:45 more
  • 一天吃透JVM面試八股文

    什么是JVM？ JVM，全稱Java Virtual Machine（Java虛擬機），是通過在實際的計算機上仿真模擬各種計算機功能來實作的。由一套位元組碼指令集、一組暫存器、一個堆疊、一個垃圾回收堆和一個存盤方法域等組成。JVM屏蔽了與作業系統平臺相關的資訊，使得Java程式只需要生成在Java虛擬機 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:31 more
  • 使用Java接入小程式訂閱訊息！

    更新完微信服務號的模板訊息之后，我又趕緊把微信小程式的訂閱訊息給實作了！之前我一直以為微信小程式也是要企業才能申請，沒想到小程式個人就能申請。 訊息推送平臺🔥推送下發【郵件】【短信】【微信服務號】【微信小程式】【企業微信】【釘釘】等訊息型別。 https://gitee.com/zhongfuch ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:59 more
  • java -- 緩沖流、轉換流、序列化流

    緩沖流 緩沖流, 也叫高效流, 按照資料型別分類： 位元組緩沖流：BufferedInputStream，BufferedOutputStream 字符緩沖流：BufferedReader，BufferedWriter 緩沖流的基本原理，是在創建流物件時，會創建一個內置的默認大小的緩沖區陣列，通過緩沖 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:49 more
  • Java-SpringBoot-Range請求頭設定實作視頻分段傳輸

    老實說，人太懶了，現在基本都不喜歡寫筆記了，但是網上有關Range請求頭的文章都太水了 下面是抄的一段StackOverflow的代碼...自己大修改過的，寫的注釋挺全的，應該直接看得懂，就不解釋了 寫的不好...只是希望能給視頻網站開發的新手一點點幫助吧. 業務場景：視頻分段傳輸、視頻多段傳輸（理 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:42 more
  • Windows 10開發教程_編程入門自學教程_菜鳥教程-免費教程分享

    教程簡介 Windows 10開發入門教程 - 從簡單的步驟了解Windows 10開發，從基本到高級概念，包括簡介，UWP，第一個應用程式，商店，XAML控制元件，資料系結，XAML性能，自適應設計，自適應UI，自適應代碼，檔案管理，SQLite資料庫，應用程式到應用程式通信，應用程式本地化，應用程式 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:35 more

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