2016-08-16 14 views
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以下のようなデータフレームがあります。テーブルのプロットと列の最小値の塗りつぶし

       RMSE  MAE  MPE  MAPE 
ARIMA(1, 1, 0)(1, 1, 1)23 540.4890 362.6894 -1.2617083 8.273222 
ARIMA(1, 0, 0)(1, 1, 1)23 550.7088 373.4725 -0.9303624 8.523295 
ARIMA(1, 1, 0)(2, 1, 1)23 539.1094 360.4556 -1.2885436 8.220159 
ARIMA(2, 0, 0)(1, 1, 1)23 547.4179 366.4258 -0.9816881 8.374072 
ARIMA(1, 0, 0)(2, 1, 1)23 548.6216 372.1675 -0.9249135 8.494618 

テーブルとしてプロットして、各行に最小値を持つ色にしたいと考えています。どのモデルがエラー値の点でより良い結果をもたらすかを知ることができます。私はこれを行う簡単な方法を見つけることができませんでした。このテーブルはR.Net経由でウェブサイトにアップロードされます。私はこれを試しましたexampleしかし私は最初の部分を通過しませんでした。

# load Systematic Investor Toolbox 
setInternet2(TRUE) 
source(gzcon(url('https://github.com/systematicinvestor 

データ:

structure(list(RMSE = c(540.489, 550.7088, 539.1094, 547.4179, 
548.6216), MAE = c(362.6894, 373.4725, 360.4556, 366.4258, 372.1675 
), MPE = c(-1.2617083, -0.9303624, -1.2885436, -0.9816881, -0.9249135 
), MAPE = c(8.273222, 8.523295, 8.220159, 8.374072, 8.494618)), .Names = 
c("RMSE", 
"MAE", "MPE", "MAPE"), class = "data.frame", row.names = c("ARIMA(1,1,0)(1,1,1)23", 
"ARIMA(1,0,0)(1,1,1)23", "ARIMA(1,1,0)(2,1,1)23", "ARIMA(2,0,0)(1,1,1)23", 
"ARIMA(1,0,0)(2,1,1)23")) 

答えて

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datがデータフレームとする、あなたが行うことができます:

## colour setting for each row/model 
col_set <- 1:5 

## do matrix plot; extend `xlim` to the right to reserve space for legend 
matplot(y = t(dat), xaxt = "n", pch = 19, col = col_set, 
     xlab = "", ylab = "Error", xlim = c(1, ncol(dat)+2L)) 
axis(1L, seq_len(ncol(dat)), colnames(dat)) 

## add legend at top right corner 
legend("topright", legend = rownames(dat), pch = 19, col = col_set) 

## highlight the column minimum 
points(seq_len(ncol(dat)), unlist(lapply(dat, min)), cex = 2, pch = 19, 
     col = col_set[unlist(lapply(dat, which.min))]) 

enter image description here


再スケーリングせずにグラフィカルな表示が貧弱です。今度はすべての列を[0, 1]にスケールし、プロットを作成します。

dat <- "rownames<-"(do.call(cbind.data.frame, lapply(dat, function (u) (u - min(u))/diff(range(u)))), 
        rownames(dat)) 
#       RMSE  MAE  MPE  MAPE 
#ARIMA(1,1,0)(1,1,1)23 0.1189372 0.1716077 0.07379835 0.1750468 
#ARIMA(1,0,0)(1,1,1)23 1.0000000 1.0000000 0.98501527 1.0000000 
#ARIMA(1,1,0)(2,1,1)23 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 
#ARIMA(2,0,0)(1,1,1)23 0.7162870 0.4586499 0.84386716 0.5077358 
#ARIMA(1,0,0)(2,1,1)23 0.8200597 0.8997457 1.00000000 0.9053989 

はその後、以前のコードを使用して、我々が持っている

enter image description here

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