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黄土线。

以下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

我也试过订购x变量：

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

获取此图表： ！https://bitbucket.org/heatherjbaldwin/akos_open/src/ec2a78d093e6cdf988434c03c1b7c7df145892ba/loessgraph2%28ordered_x%29.png?at=master

以下是数据：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更顺畅的我得到了这个：

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

但我认为你在这里寻找分类器。