校准曲线图表示的是预测值和实际值的差距，作为预测模型的重要部分，目前很多函数能绘制校准曲线。一般分为两种，一种是通过Hosmer-Lemeshow检验，把P值分为10等分，求出每等分的预测值和实际值的差距。

我们既往已经通过多篇文章介绍了等分的校准曲线绘制，今天来视频介绍一下上图这种连续的，线条样的校准曲线绘制

library(ggplot2)
library(rms)
bc<-read.csv("E:/r/test/zaochan.csv",sep=',',header=TRUE)
head(bc,6)
#公众号：零基础说科研，公众号回复：早产数据，可以获得数据
#公众号回复：代码，可以获得我自写gg函数
# 这是一个关于早产低体重儿的数据（公众号回复：早产数据，可以获得该数据），低于2500g被认为是低体重儿。
# 数据解释如下：low 是否是小于2500g早产低体重儿，age 母亲的年龄，lwt 末次月经体重，race 种族，
# smoke 孕期抽烟，ptl 早产史（计数），ht 有高血压病史，
# ui 子宫过敏，ftv 早孕时看医生的次数，bwt 新生儿体重数值

#分类变量转因子
bc$race<-ifelse(bc$race=="black",1,ifelse(bc$race=="white",2,3))
bc$smoke<-ifelse(bc$smoke=="nonsmoker",0,1)
bc$race<-factor(bc$race)
bc$ht<-factor(bc$ht)
bc$ui<-factor(bc$ui)

#对数据进行比例划分
set.seed(123)
tr1<- sample(nrow(bc),0.6*nrow(bc))##随机无放抽取
bc_train <- bc[tr1,]#60%数据集
bc_test<- bc[-tr1,]#40%数据集

#我们先按RMS包的方法来画图，等下做个比较

#建立模型
fit1<-lrm(low ~ age + lwt + race + smoke + ptl + ht + ui + ftv,
          x = TRUE, y = TRUE,
          data = bc_train )
#绘图
cali <- calibrate(fit1, B = 400) 
plot(cali)

#这张图有3条线，ideal就是校准曲线，bisa是对ideal进行的一个校正。
#下面我们来手动绘制ideal这条校准曲线，我们先用常规方法生成一个模型

fit<-glm(low ~ age + lwt + race + smoke + ptl + ht + ui + ftv,
         family = binomial("logit"),data = bc_train)
options(digits = 3, scipen=999)

#生成模型的预测值
predicted <- predict(fit,type = c("response")) 

#对预测值进行排序，并按区间抽样排列
p <- sort(predicted) 
p<-as.numeric(p)
predy <- seq(p[5], p[nrow(bc_train) - 4], length = 50) #from , to , by 

#
smo <- lowess(predicted, as.numeric(fit$y), iter = 0) #LOWESS平滑你和，使用局部加权多项式回归，iter为迭代次数
plot(smo)

##
#看到了没有，校准曲线已经初具雏形了，现在有两个方法对它进行处理，使用ggplot绘图功能直接拟合或者对这条线进行预测插值。
#我先使用ggplot绘图绘图试一下,这个适合数据比较紧凑的数据
plotdat<-as.data.frame(smo)
ggplot(plotdat, aes(x, y))+ 
  geom_line(aes(x = x, y = y), linewidth=1,col="blue")+
  annotate(geom = "segment", x = 0, y = 0, xend =1, yend = 1,color = "black",size=1)+ theme_minimal()+theme_bw()

#再来就是使用插值法对它插值
calibrated.orig <- approx(smo, xout = predy, ties = function(x) x[1])$y 

##插值后就可以绘图了
plot(predy, calibrated.orig, type = "l", lty=1, xlim = c(0,1), ylim = c(0,1), col= "blue")
abline(0, 1, lty = 2)
legend <- list(x=0 + .55*diff(c(0,1)), y=0 + .32*diff(c(0,1)))
legend(legend, c("Apparent","Ideal"), lty=c(3,1,2), bty="n")

##美化一下
plot(predy, calibrated.orig, type = "l", lty=1,lwd=2, xlim = c(0,0.8), ylim = c(0,0.8), col= "blue")
abline(0,1,col="black",lty=2,lwd=2)
legend(0.55,0.35,
       c("Apparent","Ideal"),
       lty=c(2,1),
       lwd=c(2,1),
       col=c("black","blue"),
       bty="n")

###基于这个原理，我们可以应用到其他模型上，比如我们的随机森林模型，我们先导入数据，并对数据进行整理
library(randomForest)
library(pROC)
library(foreign)
#公众号回复：银行客户数据，可以获得数据
bc <- read.spss("E:/r/test/bankloan_cs.sav",
                use.value.labels=F, to.data.frame=T)
bc<-bc[,c(-1:-3,-13:-15,-5)]
head(bc,6)
bc$default<-as.factor(bc$default)

#对数据进行7：3划分
set.seed(1)
index <- sample(2,nrow(bc),replace = TRUE,prob=c(0.7,0.3))
traindata <- bc[index==1,]
testdata <- bc[index==2,]

#建立随机森林模型
def_ntree<- randomForest(default ~age+employ+address+income+debtinc+creddebt
                         +othdebt,data=traindata,
                         ntree=500,important=TRUE,proximity=TRUE)

#生成预测概率，并对Y值概率进行提取
def_pred<-predict(def_ntree, newdata=traindata,type = "prob")##生成概率
def_pred<-as.data.frame(def_pred)
p<-def_pred$`1`

#对P值排序并对预测值抽取序列
p1 <- sort(p) 
predy <- seq(p1[5], p1[as.numeric(nrow(traindata)) - 4], length = 50)  #对X取值

#对预测的X和Y进行lowess回归拟合
smo <- lowess(p, as.numeric(def_ntree$y)-1, iter = 0)
plot(smo)

#这个数据不够刚才的连续
plotdat<-as.data.frame(smo)
ggplot(plotdat, aes(x, y))+ 
  geom_line(aes(x = x, y = y), linewidth=1,col="blue")+
  annotate(geom = "segment", x = 0, y = 0, xend =1, yend = 1,color = "black",size=1)+ theme_minimal()+theme_bw()


#我们使用插值法试一下
calibrated.orig <- approx(smo, xout = predy, ties = mean)$y # calibrated.orig
plot(predy, calibrated.orig, type = "l", lty=1,  col= "blue")
abline(0, 1, lty = 2)
legend <- list(x=0 + .55*diff(c(0,1)), y=0 + .32*diff(c(0,1)))
legend(legend, c("Apparent","Ideal"), lty=c(3,1,2), bty="n")

#美化一下
plot(predy, calibrated.orig, type = "l", lty=1,lwd=2, xlim = c(0,1), ylim = c(0,1), col= "blue")
abline(0,1,col="black",lty=2,lwd=2)
legend(0.55,0.35,
       c("Apparent","Ideal"),
       lty=c(2,1),
       lwd=c(2,1),
       col=c("black","blue"),
       bty="n")

##
source("E:/r/test/ggfit.R")
#公众号：零基础说科研，公众号回复：早产数据，可以获得数据
#公众号回复：代码，可以获得我自写gg函数
#和我们的gg2一样，不管模型，我们绘制单独的校准曲线需要data, p, y 这3个指标，
#就是：数据集，预测概率和结果变量，plot=T的话自动绘图，不然就是生成绘图数据，需要手动绘图。
gg5(bc_train,predicted,bc_train$low,plot=T)

gg5(data=traindata,p=p,y=traindata$default,plot=T)