Establecer límites de ejes individuales con facet_wrap y scale = "free" en ggplot2

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Estoy creando un diagrama de facetas para ver los valores predichos frente a los reales al lado de un diagrama del valor predicho frente a los residuos. Lo usaré shinypara ayudar a explorar los resultados de los esfuerzos de modelado utilizando diferentes parámetros de entrenamiento. Entreno el modelo con el 85% de los datos, pruebo el 15% restante y repito esto 5 veces, recopilando valores reales / previstos cada vez. Después de calcular los residuos, mi se data.frameve así:

head(results)
       act     pred       resid
2 52.81000 52.86750 -0.05750133
3 44.46000 42.76825  1.69175252
4 54.58667 49.00482  5.58184181
5 36.23333 35.52386  0.70947731
6 53.22667 48.79429  4.43237981
7 41.72333 41.57504  0.14829173

Lo que quiero:

  • Gráfico lado a lado de predvs. acty predvs.resid
  • El rango / límites x / y para predvs. actsea ​​el mismo, idealmente de min(min(results$act), min(results$pred))amax(max(results$act), max(results$pred))
  • El rango / límites x / y para predvs. resid no se verá afectado por lo que hago con la trama real vs. predicha. Trazar xsolo los valores predichos y ysolo el rango residual está bien.

Para ver ambas gráficas una al lado de la otra, derrito los datos:

library(reshape2)
plot <- melt(results, id.vars = "pred")

Ahora traza:

library(ggplot2)
p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free")

print(p)

Eso es bastante parecido a lo que quiero:

ingrese la descripción de la imagen aquí

Lo que me gustaría es que los rangos xey para el valor real frente al predicho sean iguales, pero no estoy seguro de cómo especificar eso, y no necesito que se haga para el gráfico predicho vs residual ya que el los rangos son completamente diferentes.

Intenté agregar algo como esto para ambos scale_x_continousy scale_y_continuous:

min_xy <- min(min(plot$pred), min(plot$value))
max_xy <- max(max(plot$pred), max(plot$value))

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free")
p <- p + scale_x_continuous(limits = c(min_xy, max_xy))
p <- p + scale_y_continuous(limits = c(min_xy, max_xy))

print(p)

Pero eso recoge min()los valores residuales.

ingrese la descripción de la imagen aquí

Una última idea que tuve es almacenar el valor del mínimo acty las predvariables antes de la fusión, y luego agregarlas al marco de datos fundido para dictar en qué faceta aparecen:

head(results)
       act     pred       resid
2 52.81000 52.86750 -0.05750133
3 44.46000 42.76825  1.69175252
4 54.58667 49.00482  5.58184181
5 36.23333 35.52386  0.70947731

min_xy <- min(min(results$act), min(results$pred))
max_xy <- max(max(results$act), max(results$pred))

plot <- melt(results, id.vars = "pred")

plot <- rbind(plot, data.frame(pred = c(min_xy, max_xy),
  variable = c("act", "act"), value = c(max_xy, min_xy)))

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free")

print(p)

Eso hace lo que quiero, con la excepción de que los puntos también aparecen:

ingrese la descripción de la imagen aquí

¿Alguna sugerencia para hacer algo como esto?


Vi esta idea para agregar geom_blank(), pero no estoy seguro de cómo especificar el aes()bit y hacer que funcione correctamente, o cuál es el geom_point()equivalente al uso del histograma aes(y = max(..count..)).


Aquí hay datos para jugar (mis valores reales, predichos y residuales antes de la fusión):

> dput(results)
structure(list(act = c(52.81, 44.46, 54.5866666666667, 36.2333333333333, 
53.2266666666667, 41.7233333333333, 35.2966666666667, 30.6833333333333, 
39.25, 35.8866666666667, 25.1, 29.0466666666667, 23.2766666666667, 
56.3866666666667, 42.92, 41.57, 27.92, 23.16, 38.0166666666667, 
61.8966666666667, 37.41, 41.6333333333333, 35.9466666666667, 
48.9933333333333, 30.5666666666667, 32.08, 40.3633333333333, 
53.2266666666667, 64.6066666666667, 38.5366666666667, 41.7233333333333, 
25.78, 33.4066666666667, 27.8033333333333, 39.3266666666667, 
48.9933333333333, 25.2433333333333, 32.67, 55.17, 42.92, 54.5866666666667, 
23.16, 64.6066666666667, 40.7966666666667, 39.0166666666667, 
41.6333333333333, 35.8866666666667, 25.1, 23.2766666666667, 44.46, 
34.2166666666667, 40.8033333333333, 24.5766666666667, 35.73, 
61.8966666666667, 62.1833333333333, 74.6466666666667, 39.4366666666667, 
36.6, 27.1333333333333), pred = c(52.8675013282404, 42.7682474758679, 
49.0048248585123, 35.5238560262515, 48.7942868566949, 41.5750416040131, 
33.9548164913007, 29.9787449128663, 37.6443975781139, 36.7196211666685, 
27.6043278172077, 27.0615724310721, 31.2073056885252, 55.0886903524179, 
43.0895814712768, 43.0895814712768, 32.3549865881578, 26.2428426737583, 
36.6926037128343, 56.7987490221996, 45.0370788180147, 41.8231642271826, 
38.3297859332601, 49.5343916620086, 30.8535641206809, 29.0117492750411, 
36.9767968381391, 49.0826677983065, 54.4678549541069, 35.5059204731218, 
41.5333417555995, 27.6069075391361, 31.2404889715121, 27.8920960978598, 
37.8505531149324, 49.2616631533957, 30.366837650159, 31.1623492639066, 
55.0456078770405, 42.772538591063, 49.2419293590535, 26.1963523976241, 
54.4080781796616, 44.9796700541254, 34.6996927469131, 41.6227713664027, 
36.8449646519306, 27.5318686661673, 31.6641793552795, 42.8198894266632, 
40.5769177148146, 40.5769177148146, 29.3807781312816, 36.8579132935989, 
55.5617033901752, 55.8097119335638, 55.1041728261666, 43.6094641699075, 
37.0674887276681, 27.3876960746536), resid = c(-0.0575013282403773, 
1.69175252413213, 5.58184180815435, 0.709477307081826, 4.43237980997177, 
0.148291729320228, 1.34185017536599, 0.704588420467079, 1.60560242188613, 
-0.832954500001826, -2.50432781720766, 1.98509423559461, -7.93063902185855, 
1.29797631424874, -0.169581471276786, -1.51958147127679, -4.43498658815778, 
-3.08284267375831, 1.32406295383237, 5.09791764446704, -7.62707881801468, 
-0.189830893849219, -2.38311926659339, -0.541058328675241, -0.286897454014273, 
3.06825072495888, 3.38653649519422, 4.14399886836018, 10.1388117125598, 
3.03074619354486, 0.189991577733821, -1.82690753913609, 2.16617769515461, 
-0.088762764526507, 1.47611355173427, -0.268329820062384, -5.12350431682565, 
1.5076507360934, 0.124392122959534, 0.147461408936991, 5.34473730761318, 
-3.03635239762411, 10.1985884870051, -4.18300338745873, 4.31697391975358, 
0.0105619669306023, -0.958297985263961, -2.43186866616734, -8.38751268861282, 
1.64011057333683, -6.36025104814794, 0.226415618518729, -4.80411146461488, 
-1.1279132935989, 6.33496327649151, 6.37362139976954, 19.5424938405001, 
-4.17279750324084, -0.467488727668119, -0.254362741320246)), .Names = c("act", 
"pred", "resid"), row.names = c(2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 
10L, 11L, 12L, 13L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 
24L, 25L, 26L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 
38L, 39L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 
52L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 65L
), class = "data.frame")
Hendy
fuente
Solo por curiosidad, ¿por qué no trazar lo real y lo residual en el mismo gráfico?
Ricardo Saporta
2
Crearía las parcelas por separado y luego las usaría grid.arrange.
joran
@RicardoSaporta ¿Hay una imagen de Google a la que puedas vincular como ejemplo? ¿Está sugiriendo, utilizando los datos ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point()postfundidos , que lo haría sin facetas? ¿No reduciría eso realmente la escala de los residuos para dificultar la detección de no aleatoriedad / sesgo?
Hendy
1
Mi otro comentario es que facetar es menos código ... Solo tuve que fundir, luego trazar y facetar por el variablevalor creado por melt(). Por otra parte, supongo que podría almacenarlos en una lista creada por lapplypara trazar varias combinaciones. Gracias por el aporte. Si desea crear una gridsolución, puedo aceptar la respuesta, aunque si esa es la ruta que tomamos, también podría ser un duplicado de las otras gridsoluciones.
Hendy
1
@joran y descubro que habitualmente aconsejo a las personas que no usen, lo grid.arrangeque casi invariablemente estropea el diseño. Ojalá se corrigieran los errores de larga data de gtable.
baptiste

Respuestas:

115

Aquí hay un código con una geom_blankcapa ficticia ,

range_act <- range(range(results$act), range(results$pred))

d <- reshape2::melt(results, id.vars = "pred")

dummy <- data.frame(pred = range_act, value = range_act,
                    variable = "act", stringsAsFactors=FALSE)

ggplot(d, aes(x = pred, y = value)) +
  facet_wrap(~variable, scales = "free") +
  geom_point(size = 2.5) + 
  geom_blank(data=dummy) + 
  theme_bw()

ingrese la descripción de la imagen aquí

baptiste
fuente
11
Una buena variante de esto es expand_limits(pred=range_act, value=range_act), que usa geom_blankpero es más simple de usar.
eregon
6
Esto solo expande los límites (pero no los contrae) ¿Hay alguna manera de acortar el rango? @baptiste
Indranil Gayen
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No estoy seguro de entender lo que quieres, pero basándome en lo que entendí

la escala x parece ser la misma, es la escala y la que no es la misma, y ​​eso se debe a que especificó escalas = "gratis"

puede especificar escalas = "free_x" para permitir que x sea libre (en este caso es lo mismo que pred tiene el mismo rango por definición)

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free_x")

funcionó para mí, mira la foto

ingrese la descripción de la imagen aquí

Creo que lo estabas poniendo demasiado difícil; me parece recordar una vez que definí los límites en función de una fórmula con mínimo y máximo y, si está facetado, creo que usó solo esos valores, pero no puedo encontrar el código

user1617979
fuente
7

También puede especificar el rango con el comando coord_cartesian para establecer el rango del eje y que desee, como en la publicación anterior, use scale = free_x

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) +
     geom_point(size = 2.5) +
     theme_bw()+
     coord_cartesian(ylim = c(-20, 80))
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free_x")
p

ingrese la descripción de la imagen aquí

Luis Candanedo
fuente