Boruta box in R

Question

R에서 Boruta 패키지를 사용하여 변수를 선택하고 있습니다. Boruta는 단일 그래프에서 boxplots의 표준 시리즈를 제공합니다. 유용하지만, 너무 많은 예측 변수가있는 경우 boruta 줄거리에 나타나는 boxplots의 수를 제한 할 수 있기를 바라고 있습니다. 다음 이미지와 같은 것입니다.

Basicacly, 나는 플롯의 오른쪽 끝의 "줌"원하는,하지만 어떻게 수행하는 생각이 없다는 BORUTA 플롯 객체.

감사합니다,

MR

Answer 1

솔루션은 놀라 울 정도로 복잡한 것, 간단한 질문 같은데. 아마도 누군가는 더 빠르고 더 우아한 방법을 생각해 낼 수 있습니다 ...

여기에서 소스 함수 plot.Boruta을 기반으로 새 함수를 만들고 함수 인수 pars을 추가합니다.이 함수 인수는 변수/음모에 넣고 싶습니다.

예를 들어 모델에 맞게 iris 데이터 세트를 사용합니다.

# Fit model to the iris dataset 
library(Boruta); 
fit <- Boruta(Species ~ ., data = iris, doTrace = 2); 

기능 generateCol 내부적 plot.Boruta에 의해 호출되지만 수출되지 않고 패키지의 때문에 사용할 수없는 외부. 그러나 개정 된 plot.Boruta 루틴에 대한 함수가 필요합니다.

# generateCol is needed by plot.Boruta 
generateCol<-function(x,colCode,col,numShadow){ 
#Checking arguments 
if(is.null(col) & length(colCode)!=4) 
    stop('colCode should have 4 elements.'); 
#Generating col 
if(is.null(col)){ 
    rep(colCode[4],length(x$finalDecision)+numShadow)->cc; 
    cc[c(x$finalDecision=='Confirmed',rep(FALSE,numShadow))]<-colCode[1]; 
    cc[c(x$finalDecision=='Tentative',rep(FALSE,numShadow))]<-colCode[2]; 
    cc[c(x$finalDecision=='Rejected',rep(FALSE,numShadow))]<-colCode[3]; 
    col=cc; 
} 
return(col); 
} 

우리는 지금 plot.Boruta을 수정, 우리는 변수의 목록을 필터링하는 함수 매개 변수 pars을 추가합니다.

# Modified plot.Boruta 
plot.Boruta.sel <- function(
    x, 
    pars = NULL, 
    colCode = c('green','yellow','red','blue'), 
    sort = TRUE, 
    whichShadow = c(TRUE, TRUE, TRUE), 
    col = NULL, xlab = 'Attributes', ylab = 'Importance', ...) { 

    #Checking arguments 
    if(class(x)!='Boruta') 
     stop('This function needs Boruta object as an argument.'); 
    if(is.null(x$ImpHistory)) 
     stop('Importance history was not stored during the Boruta run.'); 

    #Removal of -Infs and conversion to a list 
    lz <- lapply(1:ncol(x$ImpHistory), function(i) 
     x$ImpHistory[is.finite(x$ImpHistory[,i]),i]); 
    colnames(x$ImpHistory)->names(lz); 

    #Selection of shadow meta-attributes 
    numShadow <- sum(whichShadow); 
    lz <- lz[c(rep(TRUE,length(x$finalDecision)), whichShadow)]; 

    #Generating color vector 
    col <- generateCol(x, colCode, col, numShadow); 

    #Ordering boxes due to attribute median importance 
    if (sort) { 
     ii <- order(sapply(lz, stats::median)); 
     lz <- lz[ii]; 
     col <- col[ii]; 
    } 

    # Select parameters of interest 
    if (!is.null(pars)) lz <- lz[names(lz) %in% pars]; 

    #Final plotting 
    graphics::boxplot(lz, xlab = xlab, ylab = ylab, col = col, ...); 
    invisible(x); 
} 

지금 우리가해야 할 모든 대신 plot의 plot.Boruta.sel를 호출, 우리는 포함하려는 변수를 지정할 수 있습니다.

plot.Boruta.sel(fit, pars = c("Sepal.Length", "Sepal.Width"));