为什么我用这套代码跑出的图没有坐标信息
fit <-glmnet(x1,y1,family ="cox",alpha =1)
plot(fit,label=T)
plot(fit,xvar="lambda",label=T)
为什么我用这套代码跑出的图没有坐标信息
fit <-glmnet(x1,y1,family ="cox",alpha =1)
plot(fit,label=T)
plot(fit,xvar="lambda",label=T)
基于Monster 组和GPT的调写:
这是因为 plot() 函数在默认情况下会自动适应数据并生成图像,而不会包含坐标轴的具体信息。
想在图像中包含坐标轴的信息,可以使用 ggplot2 包或基础的 R 绘图函数来创建图像。以下是一个使用基础 R 绘图函数 plot() 和 axis() 来添加坐标轴标签和标题的示例代码:
# 使用 plot() 函数绘制图像
plot(fit, xvar = "lambda", label = TRUE, xlab = "Lambda", ylab = "Coefficient",
main = "Lasso Regularization Path for Cox Regression")
# 添加坐标轴标签和标题
axis(1, col = "black", col.ticks = "black")
axis(2, col = "black", col.ticks = "black")
title(main = "Lasso Regularization Path for Cox Regression", col.main = "black", font.main = 4)
使用 ggplot2 包来创建具有坐标轴标签和标题的图形的代码如下:
library(ggplot2)
# 创建数据框来存储系数和lambda值
plot_data <- data.frame(lambda = fit$lambda, coef = coef(fit))
# 使用 ggplot() 函数创建图像
ggplot(plot_data, aes(x = lambda, y = coef)) +
geom_point() +
labs(x = "Lambda", y = "Coefficient",
title = "Lasso Regularization Path for Cox Regression") +
theme_bw()
library(ggplot2)
plot_data <- data.frame(lambda = fit$lambda, coef = coef(fit))
ggplot(plot_data, aes(x = lambda, y = coef)) +
geom_point() +
labs(x = "Lambda", y = "Coefficient",
title = "Lasso Regularization Path for Cox Regression") +
theme_bw()