如何从R中的文件无缝绘制F1、prec、recall

我有一个以csv制表符分隔的小文件，其中包含以下数据：

alg f1  prec    recall
rf  0.85891 0.808976    0.915413
svm 0.927857    0.988347    0.874345
knn 0.653483    0.611013    0.702298
nb  0.372421    0.253795    0.699256

我想这样画：

我是R方面的新手，因此我通过以下方式加载数据：

library(ggplot2)
library(plotly)

# performance of various algs
test <- data.frame(header <- c("F-1", "Precision", "Recall"),
                   alg1 <- c(0.66381,   0.523659,   0.906397),
                   alg2 <- c(0.909586,  0.951798,   0.87096),
                   alg3 <- c(0.402166,  0.282086,   0.700253),
                   alg4 <- c(0.141439,  0.078692,   0.698064)
                  )

# plotting
ppl <- function() {
  ggplot(test, aes(header, colour = "alg", group = 4)) + 
    geom_line(aes(y = alg1, colour = "rf"), size=1) +
    geom_line(aes(y = alg2, colour = "svm"), size=1) +
    geom_line(aes(y = alg3, colour = "knn"), size=1) +
    geom_line(aes(y = alg4, colour = "nb"), size=1) +
    xlab("measures") +
    ylab("score") +
    labs(title = "") +
    theme(legend.justification = c(1, 1), legend.position = c(1, 1))
}

ppl()

---

然后以某种方式整理数据，这样

ggplot

就不会抱怨“美学”，不幸的是，我不知道怎么做。有没有更好、更简单的方法来绘制以下文件表？

以下是您的解决方案：

library(ggplot2)
library(reshape2)

# performance of various algs
header <- c("F-1", "Precision", "Recall")
                   alg1 <- c(0.66381,   0.523659,   0.906397)
                   alg2 <- c(0.909586,  0.951798,   0.87096)
                   alg3 <- c(0.402166,  0.282086,   0.700253)
                   alg4 <- c(0.141439,  0.078692,   0.698064)
test <- data.frame(header,alg1,alg2,alg3,alg4)

test2 <- melt(test,id="header")

# plotting
ggplot(test2, aes(x=header,y=value,color=variable,group=variable)) + 
    geom_line(size=1) +
    xlab("measures") +
    ylab("score") +
    labs(title = "") +
    theme(legend.justification = c(1, 1), legend.position = c(1, 1)) +
    scale_x_discrete(labels = c("F-1", "Precision", "Recall"))

库（ggplot2）
图书馆（E2）
#各种ALG的性能
头试试这个：

library(ggplot2)
library(reshape)

# example data
df1 <- read.table(text = "
alg f1  prec    recall
rf  0.85891 0.808976    0.915413
svm 0.927857    0.988347    0.874345
knn 0.653483    0.611013    0.702298
nb  0.372421    0.253795    0.699256", header = TRUE)

# melt the data, wide-long
df1_melt <- melt(df1)

# then plot
ggplot(df1_melt, aes(x = variable, y = value, colour = alg, group = alg)) +
  geom_line(size = 1) +
  # prettify
  scale_y_continuous(breaks = seq(0.25,0.75, 0.25), limits = c(0, 1)) +
  xlab("measures") +
  ylab("score") +
  labs(title = "") +
  theme(legend.justification = c(1, 1), legend.position = c(1, 1))

库（ggplot2）
图书馆（重塑）
#示例数据
df1示例测试数据是错误的。我们需要融合数据然后绘图，看我仍然需要手动将所有f1、prec、rec数字插入向量。是否有方法加载此文件并打印其数据？此示例更好，因为我可以加载文件，对加载的数据应用
melt
，并直接打印，而无需任何手动键入。
library(ggplot2)
library(reshape)

# example data
df1 <- read.table(text = "
alg f1  prec    recall
rf  0.85891 0.808976    0.915413
svm 0.927857    0.988347    0.874345
knn 0.653483    0.611013    0.702298
nb  0.372421    0.253795    0.699256", header = TRUE)

# melt the data, wide-long
df1_melt <- melt(df1)

# then plot
ggplot(df1_melt, aes(x = variable, y = value, colour = alg, group = alg)) +
  geom_line(size = 1) +
  # prettify
  scale_y_continuous(breaks = seq(0.25,0.75, 0.25), limits = c(0, 1)) +
  xlab("measures") +
  ylab("score") +
  labs(title = "") +
  theme(legend.justification = c(1, 1), legend.position = c(1, 1))