R 绘图问题-部分相关绘图

创建以下解释TIDYMODEL，以显示部分相关性图

explainer <- explain_tidymodels(rf_vi_fit, data = Data_train, y = Data_train$Lead_week)

现在我得到以下图像：

问题是，首先，“为工作流模型创建”的文本会阻塞我的AC标题。第二，我想把颜色从蓝色改成红色。我尝试了%>%plot（color=“red”）和%>%plot（col=“red”），但两者似乎都不起作用

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有人知道如何解决这些问题吗？提前谢谢

您可以使用

as_tible（）

函数访问创建这些绘图的数据，然后您可以使用您喜欢的任何自定义方式创建绘图：

库（tidymodels）
#>已注册的S3方法被“tune”覆盖：
#>方法自
#>所需包装型号规格防风罩
图书馆（DALEXtra）
#>装载所需包裹：DALEX
#>欢迎使用DALEX（版本：2.2.0）。
#>有关示例和详细介绍，请访问：http://ema.drwhy.ai/
#>安装：ggpubr后将提供其他功能。
#>使用“安装依赖项（）”获取所有建议的依赖项
#> 
#>附加包：“DALEX”
#>以下对象已从“package:dplyr”屏蔽：
#> 
#>说明
数据（ames）
艾姆斯火车%
转换（销售价格=log10（销售价格），
Gr_Liv_Area=数值形式（Gr_Liv_Area），
年份（建筑类型）
rf_型号%
设置引擎（“测距仪”）%%>%
设置_模式（“回归”）
射频流量%
加法(
销售价格~Gr_Liv_面积+建成年份+建筑类型）%>%
添加_模型（rf_模型）
rf_配合百分比配合（数据=ames_系列）
解释者\开始准备新的解释者
#>->模型标签：随机森林
#>->数据：2930行3列
#>->data:tible转换为data.frame
#>->目标变量：2930个值
#>->预测功能：将使用yhat.workflow（[33m默认值[39m”）
#>->预测值：预测函数目标列没有值。（[33m默认值[39m）
#>->model_info:package tidymodels，版本0.1.3，任务回归（[330m默认值[39m”）
#>->预测值：数值，最小值=4.91122，平均值=5.220561，最大值=5.520101
#>->残差函数：y和yhat之间的差值（[33m默认值[39m”）
#>->残差：数值，最小值=-0.8113628，平均值=7.953836e-05，最大值=0.3598514
#>[32m已创建一个新的解释者！[39m
pdp_rf%
mutate（`u label`=stringr:：str\u remove（`u label`，'random forest'））%>%
ggplot（aes（`ux`、`uyhat`、颜色=`uu标签`）+
几何尺寸线（尺寸=1.2，α=0.8）+
实验室（x=”总居住面积“，
y=“销售价格（日志）”，
颜色=空，
title=“艾姆斯住房销售的部分依赖性概况”，
副标题=“来自随机森林模型的预测”）

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由（v2.0.0）于2021年5月27日创建的您可以使用

as__tible（）

函数访问创建这些绘图的数据，然后您可以使用您喜欢的任何自定义方式创建绘图：

库（tidymodels）
#>已注册的S3方法被“tune”覆盖：
#>方法自
#>所需包装型号规格防风罩
图书馆（DALEXtra）
#>装载所需包裹：DALEX
#>欢迎使用DALEX（版本：2.2.0）。
#>有关示例和详细介绍，请访问：http://ema.drwhy.ai/
#>安装：ggpubr后将提供其他功能。
#>使用“安装依赖项（）”获取所有建议的依赖项
#> 
#>附加包：“DALEX”
#>以下对象已从“package:dplyr”屏蔽：
#> 
#>说明
数据（ames）
艾姆斯火车%
转换（销售价格=log10（销售价格），
Gr_Liv_Area=数值形式（Gr_Liv_Area），
年份（建筑类型）
rf_型号%
设置引擎（“测距仪”）%%>%
设置_模式（“回归”）
射频流量%
加法(
销售价格~Gr_Liv_面积+建成年份+建筑类型）%>%
添加_模型（rf_模型）
rf_配合百分比配合（数据=ames_系列）
解释者\开始准备新的解释者
#>->模型标签：随机森林
#>->数据：2930行3列
#>->data:tible转换为data.frame
#>->目标变量：2930个值
#>->预测功能：将使用yhat.workflow（[33m默认值[39m”）
#>->预测值：预测函数目标列没有值。（[33m默认值[39m）
#>->model_info:package tidymodels，版本0.1.3，任务回归（[330m默认值[39m”）
#>->预测值：数值，最小值=4.91122，平均值=5.220561，最大值=5.520101
#>->残差函数：y和yhat之间的差值（[33m默认值[39m”）
#>->残差：数值，最小值=-0.8113628，平均值=7.953836e-05，最大值=0.3598514
#>[32m已创建一个新的解释者！[39m
pdp_rf%
mutate（`u label`=stringr:：str\u remove（`u label`，'random forest'））%>%
ggplot（aes（`ux`、`uyhat`、颜色=`uu标签`）+
几何尺寸线（尺寸=1.2，α=0.8）+
实验室（x=”总居住面积“，
y=“销售价格（日志）”，
颜色=空，
title=“艾姆斯住房销售的部分依赖性概况”，
副标题=“来自随机森林模型的预测”）

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由（v2.0.0）于2021-05-27创建

谢谢Julia，非常感谢您的解释！谢谢Julia，非常感谢您的解释！

model_profile(explainer, variables = c( "AC", "Jaar, "Month", "Retentie")) %>% plot()