岭迹图加图例——做线性模型实验报告2有感

最近在做线性模式实验报告，在网上找到的画岭迹图的方法普遍是：

fit <- lm.ridge(因变量~自变量,data=XXX（中心标准化）,lambda=seq(0,0.2,0.01))
plot(fit)

但是这样跑出来的结果没有图例，看起来很令人迷惑。

fit <- lm.ridge(GNP.deflator~.,data=data.frame(longleydata),lambda=seq(0,0.2,0.01))
plot(fit)

 在琢磨了很久怎么用legend函数匹配上plot的图里颜色后，我找到了一个帖：r - How to perform lm.ridge summary? - Stack Overflow里面有两种画有图例的岭迹图的方法，秘诀就是不要用plot&legend函数，直接ggplot画图。我只用了其中一种，用到了broom包里面的tidy()函数，该函数返回岭参数的值+Generalized Cross-Validation值+某个自变量+对应的岭回归系数+scale组成的数据框。

然后ggplot美学层中取 x=岭参数，y=岭回归系数，color分类=自变量

有图例啦啦啦！！！

fit_ridge <- lm.ridge(GNP.deflator~., data=data.frame(longleydata), lambda=seq(0,0.2,0.005))
fit_td <- tidy(fit_ridge)
ggplot(fit_td, aes(x=lambda,y=estimate,color=term))+geom_line()

本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！