在二进制数据上拟合 R 中的黄土线

Question

我正在尝试在具有连续预测变量的二元结果变量的散点图上拟合一条黄土线。

这是我正在使用的代码：

    lw1<-loess(y~x, data=df) 
    plot(y~x, data=df, pch=19, cex=0.1)
    lines(df$x, lw1$fitted, col='blue')

这是我得到的图表： !https://bitbucket.org/heatherjbaldwin/akos_open/src/ec2a78d093e6cdf988434c03c1b7c7df145892ba/loessgraph1.png?at=master

我也尝试订购 x 变量：

    j<-order(df$x)
    lines(df$x[j], lw1$fitted, col='blue')

得到这张图： !https://bitbucket.org/heatherjbaldwin/akos_open/src/ec2a78d093e6cdf988434c03c1b7c7df145892ba/loessgraph2%28ordered_x%29.png?at=master

这是数据：https://bitbucket.org/heatherjbaldwin/akos_open/src/ec2a78d093e6cdf988434c03c1b7c7df145892ba/loesscurvedata.txt?at=master

非常感谢任何帮助。

Answer 1

使用ggplot2 和loess 更流畅，我明白了：

ggplot(data=dat,aes(x,y)) + 
     geom_line() + 
     geom_smooth(method='loess')

但我认为您应该在这里寻找分类器。