partialPlot(RRF)
partialPlot()所属R语言包：RRF
Partial dependence plot
部分依赖图
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Partial dependence plot gives a graphical depiction of the marginal effect of a variable on the class probability (classification) or response (regression).
部分依赖图给出了一个图形化描述类的概率（分类）或响应（回归）的一个变量的边际效应。
用法----------Usage----------
## S3 method for class 'RRF'
partialPlot(x, pred.data, x.var, which.class,
w, plot = TRUE, add = FALSE,
n.pt = min(length(unique(pred.data[, xname])), 51),
rug = TRUE, xlab=deparse(substitute(x.var)), ylab="",
main=paste("Partial Dependence on", deparse(substitute(x.var))),
...)
参数----------Arguments----------
参数：x
an object of class RRF, which contains a forest component.
一个对象的类RRF，包含了forest组成部分。
参数：pred.data
a data frame used for contructing the plot, usually the training data used to contruct the random forest.
一个数据框，用于contructing的图，通常用于训练数据的随机森林之建构。
参数：x.var
name of the variable for which partial dependence is to be examined.
部分依赖的是要检查的变量名。
参数：which.class
For classification data, the class to focus on (default the first class).
对于分类数据的类（默认情况下，第一类）。
参数：w
weights to be used in averaging; if not supplied, mean is not weighted
中使用平均的权重，如果未提供，意味着还没有加权
参数：plot
whether the plot should be shown on the graphic device.
图是否应显示在图形设备。
参数：add
whether to add to existing plot (TRUE).
是否添加到现有的图（TRUE“）。
参数：n.pt
if x.var is continuous, the number of points on the grid for evaluating partial dependence.
如果x.var是连续的，在评估部分依赖的网格上的点数目。
参数：rug
whether to draw hash marks at the bottom of the plot indicating the deciles of x.var.
是否绘制散列标记在底部的表示x.var的十分位数的图。
参数：xlab
label for the x-axis.
标签的x轴。
参数：ylab
label for the y-axis.
标签的y轴。
参数：main
main title for the plot.
参数：...
other graphical parameters to be passed on to plot or lines.
其他图形来传递参数plot或lines。
Details
详细信息----------Details----------
The function being plotted is defined as:
where x is the variable for which partial dependence is sought, and x_{iC} is the other variables in the data. The summand is the predicted regression function for regression, and logits (i.e., log of fraction of votes) for which.class for classification:
x是可变的部分依赖，寻求和x_{iC}是其他变量的数据。被加数是预测的回归，回归函数和logits（即log的投票分数）为which.class分类：
where K is the number of classes, k is which.class, and p_j is the proportion of votes for class j.
K的班级数目，k是which.class和p_j的比例是票类j。
值----------Value----------
A list with two components: x and y, which are the values used in the plot.
列表两部分组成：x和y，这是在图中所使用的值。
注意----------Note----------
The RRF object must contain the forest component; i.e., created with RRF(..., keep.forest=TRUE).
RRF对象必须包含forest组件，即，创建RRF(..., keep.forest=TRUE)。
This function runs quite slow for large data sets.
这个函数运行很慢，对于大型数据集。
（作者）----------Author(s)----------
Andy Liaw <a href="mailto:andy\_liaw@merck.com">andy\_liaw@merck.com</a>
参考文献----------References----------
参见----------See Also----------
RRF
RRF
实例----------Examples----------
data(airquality)
airquality <- na.omit(airquality)
set.seed(131)
ozone.rf <- RRF(Ozone ~ ., airquality)
partialPlot(ozone.rf, airquality, Temp)
data(iris)
set.seed(543)
iris.rf <- RRF(Species~., iris)
partialPlot(iris.rf, iris, Petal.Width, "versicolor")
转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。
注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。
|
发表于 2012-9-28 21:07:54
