开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

预测的glm()值与ggplot2 geom_smooth()图不匹配

预测的glm()值与ggplot2 geom_smooth()图不匹配可能是由于以下原因导致的：

数据不匹配：首先需要确保使用的数据集是相同的，包括输入的自变量和因变量。检查数据集是否存在缺失值或异常值，这可能会导致预测结果与图形不匹配。
模型选择不当：glm()函数和geom_smooth()函数使用的是不同的模型算法。glm()函数通常用于拟合广义线性模型，而geom_smooth()函数默认使用的是局部加权回归平滑（loess）算法。因此，如果使用了不同的模型算法，预测的值和平滑曲线可能会不匹配。
参数设置不正确：在使用glm()函数进行预测时，需要确保使用相同的参数设置，包括使用的链接函数、误差分布类型等。如果参数设置不正确，预测的值可能与期望的结果不一致。

解决这个问题的方法包括：

检查数据：仔细检查输入的数据集，确保数据的完整性和准确性。处理任何缺失值或异常值，以确保数据的一致性。
检查模型：确认使用的模型算法和参数设置是否正确。如果需要，可以尝试使用不同的模型算法或参数来获得更准确的预测结果。
调整图形：如果预测的值与平滑曲线不匹配，可以考虑调整图形的参数，例如调整平滑曲线的带宽或拟合度，以使其更好地匹配预测的值。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dla）
腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）
腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpe）
腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
腾讯云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
腾讯云存储服务（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/bcs）
腾讯云音视频处理服务（https://cloud.tencent.com/product/mps）
腾讯云网络安全服务（https://cloud.tencent.com/product/cfw）
腾讯云云原生应用引擎（https://cloud.tencent.com/product/tke）
腾讯云元宇宙服务（https://cloud.tencent.com/product/vr）

相关搜索:条形图长度与值不匹配 ggplot2箱图图例顺序与数据级别不匹配 pycaret上的概率与预测的标签不匹配预测值的数据集索引与实际值的数据集索引不匹配与defaultdict中的值不匹配错误:使用栅格属性表(RAT)时，新数据中的预测值与训练数据中的预测值不匹配值与R中的级别不匹配值的长度与索引的长度不匹配 xgboost与multi:softprob有关的问题--标签大小预测大小不匹配 Y值与pyplot中的xtick不匹配删除列与相同值不匹配的行如何计算与proc genmod SAS相同的glm R中预测值的置信区间？条形图函数中的线()与x轴不匹配值的隔离林长度与索引长度不匹配执行的字符串值与硬编码值不匹配 Python ValueError:值的长度与索引的长度不匹配 navigationBar.IntrinsicContentSize.height与实际条形图的大小不匹配列名或提供的值数与表定义不匹配。c#通配符与数据表列的值不匹配列计数与行1中的值计数不匹配

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享

通过GLM，我们可以对非正态数据进行建模和预测，并且能够处理计数数据，如客户购买数量、网站点击次数等。GLM还允许引入自变量的非线性效应，从而更好地拟合与响应变量之间的复杂关系。...train_lm <-......odel(train_lm) 预测值和观测值之间不匹配。部分原因是这里的响应变量在残差中不是正态分布的，而是泊松分布，因为它是计数数据。...忽略异常值测试，因为在更详细的观察中我们发现没有异常值。我们还可以查看预测与量化残差图。...但这主要是由于高值的稀疏性导致的，所以没关系。我们可以使用predict进行绘图，在这里分别绘制每个月的图。 clam_plot +.........norm_res <- simulateRe......orm_res) plotuals(norm_res) 我们可以看到QQ图很好。而且predobs也不糟糕（特别是与上面相比）。

8092 0

一元线性回归

，残差应该是均匀分布的（也即残差与拟合值是无关的，红线近似水平），而图中的情况暗示很可能存在更高次项的相关。...第二幅图是检验残差正态性假设的Q-Q图，根据正态性假设，当预测变量值固定时，因变量围绕拟合值（预测值）呈正态分布，那么残差应该服从均值为0的正态分布（即图中的点尽可能落在虚线上）。...第三幅图是标准化残差绝对值的平方根随拟合值的变化情况，用来检验同方差性假设，如果满足假设，也即不同自变量水平下因变量方差是一样的，那么图中数据点应该是均匀分布的（红线近似水平）。...第四幅图用来筛选离群点（包括因变量和自变量），一个点代表一个样品（对象），纵轴为标准化的残差，绝对值越大说明其因变量值与拟合值差别越大，横轴为杠杆值，杠杆值越大说明在自变量中是一个离群点。...在构造的多项式里，x与x^2并不一定是独立的，这有可能会产生附加问题，另一种方法是使用poly()函数产生正交多项式，如下所示： library(ggplot2) N=300 x=1:N+rnorm(N

7533 0

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

(lm_y)，您可能会认为模型拟合得很好，但请查看残差图 plot(lm_y, which = 1) 显然，残差未均匀分布在x的值上，因此我们需要考虑一个更好的模型。...我们为这些数据拟合GAM 它拟合具有单个光滑时间项的模型。我们可以查看以下预测值： plot(CO2_time) 请注意光滑项如何减少到“普通”线性项的（edf为1）-这是惩罚回归样条曲线的优点。...因此，您需要依靠视觉上解释光滑项（例如从对plot（gam_model）的调用）或根据预测值进行推断。...R语言非参数模型厘定保险费率：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图 R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化 R语言里的非线性模型...预测泰坦尼克号幸存者 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口 R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归

9540 0

生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容，包括：数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等，今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。...为x轴，燃油效率hwy为y轴画点图，研究引擎大小和燃油效率之间的关系由图可见，引擎大小与燃油效率之间呈负相关关系，也就是说，引擎大的汽车燃油效率低，更耗油。...（1）此时颜色不会传达关于变量的信息，仅仅改变图的外观（2）手动设置图形属性时，是将其作为几何对象函数的一个参数，位置在aes()函数的外面（3）图形属性要是有意义的值，例如颜色名称是一个字符串color...空白单元代表没有drv值和cyl值对应的组合（3）以下代码会绘制出什么图？“.”的作用是什么？...六张图的作图代码与不同的拼图方法p1 <- ggplot(data = mpg, mapping = aes(displ, hwy)) + geom_point(size = 2.5) + geom_smooth

2322 0

R语言从入门到精通：Day17 (ggplot2绘图)

这里，变量wt的值映射到沿x轴的距离，变量mpg的值映射到沿y轴的距离。...图2与图1最大的区别在于添加了一条“平滑”曲线，这里用到了函数geom_smooth()。对于图3，ggplot2包提供了分组和小面化(faceting)的方法。...图6，小提琴图和箱线图的组合 ? 讲到这里，必须要强调使用ggplot2的最终目的还是为了更好的理解数据。而为了理解数据，在一个图中画出两个或更多组的观察值通常是很有帮助的。...我们在前面已经见过了函数geom_smooth()的例子，该函数中的参数含义依次为：method代表要使用的平滑函数，如lm、glm等；参数formula代表在函数中使用的公式，和回归分析中的参数formula...下面是使用了函数geom_smooth()绘制的两个薪水和毕业年数的关系图（图11，12）。图11，博士毕业年数与目前薪水之间的关系 ? 图12，男性和女性博士毕业年数和薪水之间的关系 ?

5.1K3 1

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

(lm_y)，您可能会认为模型拟合得很好，但请查看残差图 plot(lm_y, which = 1) 显然，残差未均匀分布在x的值上，因此我们需要考虑一个更好的模型。...我们为这些数据拟合GAM 它拟合具有单个光滑时间项的模型。我们可以查看以下预测值： plot(CO2_time) 请注意光滑项如何减少到“普通”线性项的（edf为1）-这是惩罚回归样条曲线的优点。...因此，您需要依靠视觉上解释光滑项（例如从对plot（gam_model）的调用）或根据预测值进行推断。...R语言非参数模型厘定保险费率：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图 R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化 R语言里的非线性模型...预测泰坦尼克号幸存者 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口 R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归

1K0 0

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

)，您可能会认为模型拟合得很好，但请查看残差图plot(lm_y, which = 1)显然，残差未均匀分布在x的值上，因此我们需要考虑一个更好的模型。...我们为这些数据拟合GAM它拟合具有单个光滑时间项的模型。我们可以查看以下预测值：plot(CO2_time)请注意光滑项如何减少到“普通”线性项的（edf为1）-这是惩罚回归样条曲线的优点。...因此，您需要依靠视觉上解释光滑项（例如从对plot（gam_model）的调用）或根据预测值进行推断。...：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者R语言中的广义线性模型

1.2K2 0

R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

)，您可能会认为模型拟合得很好，但请查看残差图plot(lm_y, which = 1)显然，残差未均匀分布在x的值上，因此我们需要考虑一个更好的模型。...我们为这些数据拟合GAM它拟合具有单个光滑时间项的模型。我们可以查看以下预测值：plot(CO2_time)请注意光滑项如何减少到“普通”线性项的（edf为1）-这是惩罚回归样条曲线的优点。...因此，您需要依靠视觉上解释光滑项（例如从对plot（gam_model）的调用）或根据预测值进行推断。...：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者R语言中的广义线性模型

1.8K2 0

「R」ggplot2数据可视化

我们先了解下 ggplot2 的格式与术语。格式与术语数据格式对ggplot2来说，数据的结构是一成不变的：它要求是“长”格式的数据框，而不是相反的“宽格式”。...ggplot2 初探在ggplot2中，图是采用串联起来（+）号函数创建的。每个函数修改属于自己的部分。...Salaries by Rank.png 该图显示了不同学术地位对应薪水的缺口箱线图。实际的观察值（教师）是重叠的，因而给予一定的透明度以避免遮挡箱线图。它们还抖动以减少重叠。...对于每个声部身高范围上的得分分布，小提琴图展示了更多视觉线索。接下来我们将使用几何函数创建广泛的图表类型。让我们从分组开始吧——在一个图中展示多个分组观察值。...函数的参数参考下表：选项描述 method= 使用的平滑函数。允许的值包括lm, glm, smooth, rlm, glm,分别对应线性、广义线性、loess、健壮线和广义相加模型。

7.3K1 0

R for data science （第一章） ②

使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量的一种方法是aesthetics。另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。...geom_smooth（）将为您映射到linetype的变量的每个唯一值绘制一个不同的线型，具有不同的线型。...在这里，geom_smooth（）根据他们的drv值将汽车分成三行，描述汽车的动力传动系统。一行描述具有4值的点，一行描述具有f值的点，并且一行描述具有r值的点。...ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。实际上，每当您将美学映射到离散变量时，ggplot2都会自动将这些geoms的数据分组（如线型示例中所示）。...换句话说，此代码将生成与上一代码相同的图： ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + geom_point() + geom_smooth

4.4K3 0

R可视乎 | 散点图系列（1）

ggplot2绘制时，使用geom_point绘制散点图，geom_smooth加入拟合曲线，method选择为loess,se=TRUE表示加入置信带，span控制loess平滑的平滑量，较小的数字产生波动线...所谓残差是指观测值与预测值（拟合值）之间的差，即实际观察值与回归估计值的差。以下给出两种拟合方法的残差分析图。注意：这里还是使用前面随机模拟产生的数据。...并将预测值，残差，残差的绝对值进行存储，结果如下所示。...geom_smooth()给数据加入拟合曲线，这里使用lm()方法，置信带不展示，颜色为"lightgrey"。这时候的图形如下： ?...4.2 非线性拟合非线性拟合绘制残差图与线性拟合类似，唯一不同的点在：利用lm函数拟合不同的回归模型，以下使用了公式：，后面的绘制与上面相同。

2.3K3 0

生信代码：机器学习-训练模型

图1.caret包绘制训练集数据可以看到不同年龄、学历和工作行业与工资的关系的散点图矩阵。使用ggplot2包绘制数据 qplot(age, wage, data = training) ?...图3.ggplot2包绘制不同年龄、工作行业与工资的关系可以看到加入不同工作行业变量后更好的解释了数据的分布情况，图中上端工资较高的部分大多数从事的是与信息业相关的工作。...・通过画出被预测变量和特定的预测变量之间的关系图来选择预测变量。・离群点或异常的组可能暗示缺少某些变量，所有预测变量都无法解释这些异常。...变换之后的分布较处理之前更像正态分布的钟形曲线，在0值处有大量分布，在正态Q-Q图显示的正态分布理论分位数与样本分位数关系中也可以体现，左下角的数据不在理想的45º斜线上。...Box-Cox变换不处理重复值，数据恰好有一堆为0的值。使用preProcess()函数处理缺失值：大多数情况下，预测算法无法处理缺失值。

1.4K2 1

贝叶斯地理统计模型R-INLA-2

但是并没有做模型的validation 虽然我们已经将数据集分成test与train两个部分；接下来我们将介绍如何测试模型的好坏及与glm模型对比。...()+ labs(title="INLA-prediction") cor.test(pred_df$obs,pred_df$pre) 367个位置的拟合值与实际值的相关系数为0.84，认为该...image.png glm 同样我们利用glm一般线形模型来拟合降雨量与海拔高度之间的关系，并对367个点进行预测。...=as.numeric(pre_glm)) ggplot(data=pred_df2, aes(x = obs, y = pre)) + geom_point()+ geom_smooth(...)+ labs(title="GLM-prediction") cor.test(pred_df2$obs,pred_df2$pre) 可以看到，glm模型预测的结果很不理想。

6083 0

R语言实现逻辑回归模型

密度图可用于识别预测变量相对于彼此的分布以及响应变量，使用ggplot2绘制关于balance特征密度直方图，如图1。...图1 balance的分布图1描述的违约，不违约两种情况下信用卡余额的分布，从图中可以看出，这两种情况下收入的分布是不一样的。...图3 income与是否是学生之间的关系从图3中还可以观察收入和平衡与其他预测学生的分布这些密度图表明学生的收入远低于其他人口。...summary结果一样，将获得有关残差相关的信息，以及预测变量的显着性估计，logisitic回归框架中p值的解释与线性回归模型的p值相同。...由 summary（）调用生成的逻辑回归诊断值通常不直接用于解释模型的“拟合优度”。在进行任何预测之前，让我们用summary（）简要检查模型。

4.6K2 0

ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

通常，我们可以省略data=和mapping=，而不是在gglot()调用中指定默认数据集和映射，还可以在AES(x变量，y变量)中使用基于位置的匹配。我们也可以省略这一层。...使用qlot()，以一次创建所有图的方式创建一个图；使用gglot()，按块和层函数创建一个图。Ggplot2补充qlot()的原因是为了减少所需的打字量。...因为即使我们使用了许多缺省值，ggplot2的显式语法语法也相当冗长，这使得快速尝试不同的绘图变得困难。它还模仿plot()函数的语法，使ggplot2对于熟悉Base R图形的用户更容易使用。...4.3.3 使用ggplot()绘图 4.3.3.1 创建一个层叠的图 ggplot2语法的第一个明显特性是分层，这意味着一个图至少由一个层创建，并通过使用gglot()函数向现有图添加更多玩家来增强。...4.3.3.4 添加标签图层以更改标题和轴标签默认情况下，由ggplot2创建的绘图没有任何标题，并且带有与绘图中使用的变量名相对应的轴标签。

5K2 0

R语言学习笔记-Day5

与ggpubrggplot2：灰色背景ggpubr：ggplot2青春版，图片好看一些，ggplot2也可以用代码进行调整1.4 ggplot2语法1.4.1 入门级绘图模板ggplot(data =...属性设置统一设置颜色：color：字符串，blue, red等；大小：size：单位mm；形状：shape：0:20代表不同形状，以编号表示；透明度：alpha；填充颜色：fill#统一设置需为有意义的值示例...，与数据对应，而非统一颜色#统一设置时的参数从属于geom_function()，输入值为"颜色"（可设置为多个颜色，但不建议）；映射的参数从属于aes()，输入值为行名#自行指定映射的具体颜色scale_color_manual...))+ geom_point(color = red")+ geom_smooth()aes()代表映射，只有键入该函数才能从数据中读取相应的内容可以在已有公共设置下进行二次映射代码不报错不代表没错...#作图代码dev.off()#关闭画板2.3 eoffice系列topptx(p,"iris_box_ggpubr.pptx")#新建并保存为pptx文件对点过多的图不适用（e.g.火山图、热图），会导致

981 0

R建立一个临床预测分类

=1) + # 添加拟合线 geom_smooth(aes(x = LA, y = LV), method = 'glm') + # 添加水平线 geom_hline(yintercept...缺失值处理方法为：多重插补 rm(list = ls()) library(VIM) library(naniar) library(ggplot2) library(mice) # read data.../data/b.csv",quote=F,row.names = F) 无量纲化即特征的规格不一样，不能够放在一起比较。比如血压值，与身高、体重量纲不同，不能直接比较输入模型。...，虚线代表的是估计生存率的95%置信区间。...data = data.train, palette = "#2E9FDF", ggtheme = theme_minimal(), legend = "none") # 2.2预测概率值

7251 0

R语言作图

的特殊语法：列名不加引号，行末写加号属性设置（颜色、大小、透明度、点的形状、线型等）2.1手动设置（与数据内容无关）图片2.2映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性图片也可自行指定映射的颜色ggplot...：必须有重复值，且重复值的数量是有限的。...2.4 几何对象#局部，每一个geom管自己的mapping，仅对当前图层有效ggplot(data = iris) + geom_smooth(mapping = aes(x = Sepal.Length...PPT拼图R包patchwork语法简单，完美兼容ggplot2画图常见的问题代码可运行但是不出图——因为画板被运行dev.off() #关闭画板，可以多次运行，直到出现null device为止，再重新运行出图代码...搜索画图的代码网站：STHDA画图的思维数据适合用什么图展示？

1.6K2 0

ggplot2高效绘制残差图

本节分享一个小案例，如何使用ggplot2中的「stat_smooth」函数来快速绘制残差图。 ❝残差图是一种用于回归分析的图形工具，它显示了模型的预测值与实际观测值之间的差异，即残差。...残差是观测值与模型预测值之间的差值。 ❞ 「残差图的主要目的是：」「检查线性回归模型的假设」：线性回归模型有几个关键的假设，如误差项的独立性、常数方差（同方差性）和误差项的正态性。...常见的残差图有：「基本残差图」：y轴表示残差，x轴表示预测值或观测值。「标准化残差图」：y轴表示标准化残差，x轴表示预测值。「QQ图」：用于检查残差的正态分布假设。...geom_smooth() + # 基于wt和mpg的数据点拟合回归曲线 stat_smooth(geom="point",color="blue",xseq=mtcars$wt) + #...xseq=mtcars$wt, xend=mtcars$wt, yend=mtcars$mpg) # 这些线段代表残差，即每个观测值与模型预测值之间的差异

4554 0

（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

，这是一种语法规则和参数设置介于常规plot与ggplot2之间的一种绘图函数；　　与plot相似，qplot()的基本参数是x、y，分别代表所要绘制图像的x轴与y轴，并且为了和数据框高度契合（我也十分鼓励将变量都放进数据框中规整起来...更多几何图像　　上述的散点图只是qplot中的参数geom的默认参数point（当x与y都有传入值时的默认值，只有x传入时是hist图），这个参数用来控制图形类型，值得一提的是，他几乎涵盖了所有的图像类型...，当传入的属性值非正常输入时，譬如colour中输入的是data中某列类别型变量时，整个绘图过程不会有异常，因为ggplot2内部非常“宽容”地对类别型变量进行了标度转换，如下例： qplot(displ...，该函数有两个主要的参数，对应了数据和图形属性映射，这两个参数将作为接下来绘图的默认参数，直到在新加的图层中设定了新的参数，默认值才会被修改‘；其中，数据指定绘图所使用的默认数据框且必须是数据框；映射的设定则与...，转换后的数据集中若涉及连续型与离散型间的转换，就需要注意一下，因为有些图在这种情况会因为不兼容的原因而绘图失败。

6.9K5 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭