【R備忘録】ggplot2のggpredictで簡単にモデル解釈と可視化ができる！

はじめに

ggpredictとは、Rのggplot2パッケージを用いて、一般化線形モデルや混合効果モデルの予測値を可視化するための関数です。ggpredictを用いることで、モデルの傾向やパターンを視覚的に把握することができます。本記事では、ggpredictの使い方について解説します。

ggpredictのインストール

ggpredictは、ggplot2パッケージの拡張機能として提供されています。そのため、ggplot2パッケージをインストールする必要があります。以下のコードを実行して、ggplot2パッケージをインストールしてください。

install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

次に、ggpredictパッケージをインストールします。以下のコードを実行してください。

install.packages("ggpredict")
library(ggpredict)

これで、ggpredictを使う準備が整いました。

一般化線形モデルの予測値を可視化する

ggpredictは、一般化線形モデルの予測値を可視化するために使用されます。以下の例では、一般化線形モデルを作成し、ggpredictを使用して予測値を可視化します。

# データの読み込み
data(mtcars)

# 一般化線形モデルの作成
model <- glm(mpg ~ wt + cyl, data = mtcars)

# 予測値の可視化
pred <- ggpredict(model, terms = c("wt"))

ggplot(pred , aes(x=x, y=predicted))+ 
　geom_line()

上記のコードでは、mtcarsデータセットからwtとcylの変数を使用して、mpgの予測値を算出する一般化線形モデルを作成しています。ggpredict関数を使用して、予測値を可視化します。ggpredict関数のterms引数には、可視化したい変数を指定します。

また、予測値を可視化するために、geom_line関数を使用して、折れ線グラフを描画しています。

混合効果モデルの予測値を可視化する

ggpredictは、混合効果モデルの予測値を可視化するためにも使用されます。以下の例では、lme4パッケージを使用して、混合効果モデルを作成し、ggpredictを使用して予測値を可視化します。

# lme4パッケージのインストール
install.packages("lme4")

library(lme4)

# データの読み込み
data(sleepstudy)

# 混合効果モデルの作成
model <- lmer(Reaction ~ Days + (1 + Days | Subject), data = sleepstudy)

# 予測値の可視化
pred <- ggpredict(model, terms = c("Days"))

ggplot(pred , aes(x=x, y=predicted))+ 
　geom_line()

上記のコードでは、sleepstudyデータセットからDaysとSubjectの変数を使用して、Reactionの予測値を算出する混合効果モデルを作成しています。ggpredict関数を使用して、予測値を可視化します。ggpredict関数のterms引数には、可視化したい変数を指定します。

また、予測値を可視化するために、geom_line関数を使用して、折れ線グラフを描画しています。

予測値の調整

ggpredictでは、予測値を調整することができます。例えば、交互作用を加えたモデルを使用して、予測値を可視化する場合は、交互作用を調整することができます。以下の例では、一般化線形モデルを使用して、交互作用を加えたモデルを作成し、ggpredictを使用して予測値を可視化します。

# 交互作用を加えたモデルの作成
model <- glm(mpg ~ wt * cyl, data = mtcars)

# 交互作用を調整して予測値を可視化
pred<-ggpredict(model, terms = c("wt", "cyl"), condition = list(cyl = c(4, 6, 8)))

ggplot(pred , aes(x=x, y=predicted,fill = group))+ 
 geom_line()
 

上記のコードでは、mtcarsデータセットからwtとcylの変数を使用して、交互作用を加えた一般化線形モデルを作成しています。ggpredict関数を使用して、予測値を可視化します。ggpredict関数のterms引数には、可視化したい変数を指定します。また、condition引数を使用して、交互作用を調整します。この例では、cylの値を4、6、8に設定しています。

まとめ

本記事では、Rのggpredictパッケージを使用して、一般化線形モデルや混合効果モデルの予測値を可視化する方法を解説しました。ggpredictを使用することで、モデルの傾向やパターンを視覚的に把握することができます。また、ggpredictでは、予測値の調整も行うことができます。是非、ggpredictを使用して、自分の作成したモデルの解釈や可視化に役立ててみてください。

ggpredictを使って予測値を可視化することで、モデルの傾向やパターンをより理解しやすくなります。また、予測値の調整機能を使って、モデルの解釈をより深めることができます。

ggpredictは、様々なモデルに対応しており、使い方も簡単です。是非、データ解析の際にはggpredictを活用して、より深い分析を行ってみてください。