컬러 데이터 포인트를 변경하십시오. plotLearnerPrediction (MLR package)

Question

MLR 패키지의 plotLearnerPrediction 함수로 멋진 플롯을 만들었습니다. 반환 된 ggplot을 조정할 수있었습니다 (아래 코드 참조). 그러나 나는 마지막 조정을하는 방법을 모르겠습니다. 즉, 레이블 (예제 플롯의 그룹)을 기반으로 데이터 포인트의 색상을 변경하고 싶습니다. 다음은

plot <- plotLearnerPrediction(learner = learner_name, task = tasks[[i]], cv = 0, 
           pointsize = 1.5, gridsize = 500) + 
    ggtitle(trimws(sprintf("Predictions %s %s", meta$name[i], meta$nr[i])), 
      subtitle = sprintf("DR = %s, ML = %s, CV = LOO, ACC = %.2f", meta$type[i], 
          toupper(strsplit(learner_name, "classif.")[[1]][2]), acc[[i]])) + 
    xlab(sprintf("%s 1", lab)) + 
    ylab(sprintf("%s 2", lab)) + 
    scale_fill_manual(values = colors) + 
    theme(plot.title = element_text(size = 18, face = "bold"), 
     plot.subtitle = element_text(size = 12, face = "bold", colour = "grey40"), 
     axis.text.x = element_text(vjust = 0.5, hjust = 1), 
     axis.text = element_text(size = 14, face = "bold"), 
     axis.title.x = element_text(vjust = 0.5), 
     axis.title = element_text(size = 16, face = "bold"), 
     #panel.grid.minor = element_line(colour = "grey80"), 
     axis.line.x = element_line(color = "black", size = 1), 
     axis.line.y = element_line(color = "black", size = 1), 
     panel.grid.major = element_line(colour = "grey80"), 
     panel.background = element_rect(fill = "white"), 
     legend.justification = "top", 
     legend.margin = margin(l = 0), 
     legend.title = element_blank(), 
     legend.text = element_text(size = 14)) 

가 plotLearnerPrediction 함수의 소스 코드의 일부이다 :

My last plot (with black data points)

Another produced plot (overlapping data points)

이 내 코드 (for 루프의 정상 부분)의 마지막 버전입니다 . geom_point (color = "black")를 무시하고 싶습니다. 내 코드에 단순히 geom_point (color = "pink")를 추가하면 데이터 포인트가 아니라 전체 플롯에 색이 지정됩니다. 그 색상의 벡터로 그 코드를 우회하는 해결책이 있습니까? 그룹을 기반으로 색상을 변경하려면 aes()의 변경이 필요할 수도 있습니다.

 else if (taskdim == 2L) { 
     p = ggplot(mapping = aes_string(x = x1n, y = x2n)) 
     p = p + geom_tile(data = grid, mapping = aes_string(fill = target)) 
     p = p + scale_fill_gradient2(low = bg.cols[1L], mid = bg.cols[2L], 
      high = bg.cols[3L], space = "Lab") 
     p = p + geom_point(data = data, mapping = aes_string(x = x1n, 
      y = x2n, colour = target), size = pointsize) 
     p = p + geom_point(data = data, mapping = aes_string(x = x1n, 
      y = x2n), size = pointsize, colour = "black", 
      shape = 1) 
     p = p + scale_colour_gradient2(low = bg.cols[1L], 
      mid = bg.cols[2L], high = bg.cols[3L], space = "Lab") 
     p = p + guides(colour = FALSE) 
    } 

Answer 1

plotLearnerPrediction() 기능은 소스 코드를 수정할 필요없이 사용자 정의 일정 수준을 허용 ggplot 플롯 객체를 반환합니다. 특정 경우에, 당신은 색상을 사용자 정의 설정 채우기 위해 scale_fill_manual()을 사용할 수 있습니다 : 당신은 항상 GG 객체로 해킹 할 수

library(mlr) 
g = plotLearnerPrediction(makeLearner("classif.randomForest"), iris.task) 
g + scale_fill_manual(values = c("yellow", "orange", "red")) 

Answer 2

. 다음은 ggplot2 2.2.1에서 작동하며 모든 geom_point 레이어에 수동 알파 값을 추가합니다.

library(mlr) 
library(ggplot2) 
g = plotLearnerPrediction(makeLearner("classif.qda"), iris.task) 
ids.geom.point = which(sapply(g$layers, function(z) class(z$geom)[[1]]) == "GeomPoint") 
for(i in ids.geom.point) { 
    g$layers[[i]]$aes_params$alpha = 0.1 
} 
g