quossy https://blog.hatena.ne.jp/quossy/ ねこすたっと https://necostat.hatenablog.jp/ ggplot prediction/diagnostic R neco ロジスティック回帰モデルなどから予測されるアウトカム発生確率（=予測確率）をグラフで可視化したいとします。 1つの変数に対して予測確率がどのように変化していくかを示したければ、折れ線グラフにしたり、変数をカテゴリー化して棒グラフで表したりすることができます。 2つの変数に対して予測確率がどのようになるかを示すときも、変数をカテゴリー化して3D棒グラフにする方法が思いつきますが、3D棒グラフは重なりがあったり高さを比べにくかったりするので推奨されません。 そこで、該当するカテゴリーの予測確率を「棒の高さ」ではなく「色の濃淡」で表すヒートマップ（heat map）と呼ばれる方法があります。 ここで… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fnecostat.hatenablog.jp%2Fentry%2F2023%2F07%2F29%2F113930" title="geom_tileを使って予測確率をヒートマップで表現する（ggplot2パッケージ）[R] - ねこすたっと" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/q/quossy/20230729/20230729112908.png Hatena Blog https://hatena.blog 2023-07-29 11:39:30 rich https://necostat.hatenablog.jp/entry/2023/07/29/113930 1.0 100%