如何使用ggplot重绘LASSO回归图？

Question

LASSO回归构建完成后，可以使用plot(fit)来绘制LASSO图。但我想使用 ggplot 重新绘制该图并美化它。我使用下面的代码重新绘制，但是重新绘制的LASSO图和plot(fit)绘制的图不一致。 x轴间隔和plot(fit)不同，线条也不完全相同。有什么问题？ 另外，如何在重绘的ggplot图表中添加一个辅助x轴（x轴）来显示变量的数量，类似于plot(fit)？ 我的代码如下：

library(glmnet)
library(dplyr)
library(ggplot2)
x <- matrix(rnorm(100 * 20), 100, 20)
y <- sample(1:2, 100, replace = TRUE)
fit <- glmnet(x, y, family = "binomial")

# Original graph
plot(fit2, xvar = "lambda", label = T)

tidied <- broom::tidy(fit) %>% filter(term!= "(Intercept)")

# Redraw with ggplot
ggplot(tidied, aes(lambda, estimate, group = term, color = term)) +
  geom_line() +
  scale_x_log10()

Answer 1

为了开始使用，您应该认识到您需要自然对数，而不是 log10。

tidied <- broom::tidy(fit) %>% filter(term!= "(Intercept)") %>% 
  mutate(lnlambda = log(lambda))

然后您可以生成这样的 ggplot 版本：

# Redraw with ggplot
min_lambda = min(tidied$lnlambda)
ggplot(tidied, aes(lnlambda, estimate, group = term, color = term)) +
  geom_line() + 
  geom_text(data = slice_min(tidied, lnlambda, by=term),
            aes(label=substr(term,2, length(term)), color=term, x=min_lambda, y=estimate),
            nudge_x =-.1, size=2
  ) + 
  geom_text(data = slice_min(
    data.frame(df = fit$df, lambda=fit$lambda) %>% filter(df %in% c(20,19,17,13,6)),
    lambda, 
    by=df),
    aes(label=df,x=log(lambda), y=0.5),inherit.aes = FALSE
  ) +
  scale_y_continuous(breaks= seq(-.4,.4, .2)) +
  theme(legend.position = "none") + 
  labs(x = "Log Lambda", y="Coefficients")

注意：您的示例不可重现，因为您在采样之前没有

set.seed()

。这也意味着我的解决方案中的一些硬编码值需要调整。其中包括：

• filter(df %in% c(...))

中的自由度过滤
• 自由度的y轴定位（即

  y=0.5

  ）

• scale_y_continuous

中的中断设置