R plot.glmnet增加变量标签的大小

目前，我正在使用glmnet软件包运行lasso回归（在下面的示例中，它被保存到“fits”变量中。然后，当我绘制fits变量时，它会正确显示，但系数标签非常小。有没有办法增加这些变量的大小

可复制的例子如下

require(glmnet)

#setup sample DF with 5 variables
set.seed(123)
sampleDF <- data.frame("V1"=rnorm(100,mean=0,sd=.10),"V2"=rnorm(100,mean=0,sd=.10),"V3"=rnorm(100,mean=0,sd=.10),"V4"=rnorm(100,mean=0,sd=.10),"V5"=rnorm(100,mean=0,sd=.10))

#break data into yVector & xMatrix to put into glmnet
yVector <- sampleDF[,1]
xMatrix <- as.matrix(sampleDF[,2:ncol(sampleDF)])

#use k-fold cross validation to find the min lambda
cv.glmmod <- cv.glmnet(xMatrix,yVector,alpha=1,nfolds=nrow(xMatrix),grouped=FALSE)
best_lambda <- cv.glmmod$lambda.min

#run glmnet
fits <- glmnet(xMatrix, yVector, family="gaussian", alpha=1, nlambda=100)

#plot results
plot(fits,label=TRUE,xvar="lambda")

require（glmnet）
#使用5个变量设置示例DF
种子集（123）
sampleDF由于标签大小看起来像是硬编码的（全局更改为
cex
将更改其他绘图功能），因此您可以更改
plot.glmnet

# copy the plot function
myPlot <- plotCoef

# replace relevant part
body(myPlot)[[14]] <- quote(if (label) {
  nnz = length(which)
  xpos = max(index)
  pos = 4
  if (xvar == "lambda") {
    xpos = min(index)
    pos = 2
  }
  xpos = rep(xpos, nnz)
  ypos = beta[, ncol(beta)]
  text(xpos, ypos, paste(which), pos = pos, ...) # only changed this with ...
})

# copy first level of plot and replace plotCoef  with myPlot
newplotter <- plot.glmnet

body(newplotter)[[3]] <- quote(myPlot(x$beta, lambda = x$lambda, 
                                     df = x$df, dev = x$dev.ratio, 
                                        label = label, xvar = xvar, ...))

查看'cex.axis，cex.lab'，它们只是基本的R图形参数。它们改变了轴文本，但系数线标签似乎没有改变。我猜它们是以不同的方式从glmnet软件包中放在那里的？如果你在
plot.glmnet
然后
plotCoef
（最后第三行）它看起来像是标签大小ishard codedAh找到的，看起来像是硬编码到plotCoef命令中。感谢您的帮助。很好的示例和绘图显示了差异。还帮助我了解了如何查看现有函数内部并替换硬编码部分。谢谢。不客气。（我使用了
as.list（body（myPlot））
获取
[[14]]
）@TrevorNederlof；重新考虑一下——定义一个新函数来绘制标签可能更容易
newplotter(fits,label=TRUE,xvar="lambda", cex=1.2)