Question

我想将plsr模型（pls包）的摘要导出到一个漂亮的表（最好是HTML）。我知道lm模型的好方法，但我很好奇是否有人知道从plsr中提取信息的快速方法并将其格式化为一个漂亮的表格。当我使用summary(my.plsr.model)时，我个人很难找到str()显示的相同信息。

以下是摘要输出的示例

Data:   X dimension: 405 239 
    Y dimension: 405 1
Fit method: kernelpls
Number of components considered: 20

VALIDATION: RMSEP
Cross-validated using 405 leave-one-out segments.
       (Intercept)  1 comps  2 comps  3 comps  4 comps  5 comps  6 comps  7 comps  8 comps  9 comps  10 comps
CV           1.587    1.465    1.394    1.372    1.336    1.296    1.282    1.225    1.211    1.193     1.173
adjCV        1.587    1.465    1.394    1.372    1.336    1.296    1.282    1.225    1.211    1.193     1.173
       11 comps  12 comps  13 comps  14 comps  15 comps  16 comps  17 comps  18 comps  19 comps  20 comps
CV        1.175     1.159     1.174     1.184     1.187     1.173     1.158     1.108     1.115     1.063
adjCV     1.175     1.160     1.175     1.184     1.186     1.173     1.157     1.107     1.114     1.061

TRAINING: % variance explained
      1 comps  2 comps  3 comps  4 comps  5 comps  6 comps  7 comps  8 comps  9 comps  10 comps  11 comps
X       62.23    67.88    83.52    87.71    89.28    92.02    92.71    93.67    94.66     95.36     95.82
Yvar    15.33    26.44    29.10    34.29    40.35    42.50    49.62    52.69    54.16     55.06     56.10
      12 comps  13 comps  14 comps  15 comps  16 comps  17 comps  18 comps  19 comps  20 comps
X        96.68     97.30     97.63     98.02     98.24     98.36     98.49      98.6     98.73
Yvar     56.94     58.51     61.31     63.07     64.64     66.31     67.71      69.1     70.08

Answer 1

鉴于@ dash2的建议以及与pls软件包开发人员的互动。他说，“pls包中的摘要函数不会返回任何内容，它只是打印出摘要。（我知道，这是糟糕的设计; R中的汇总函数习惯于返回一个对象，并且一个单独的打印功能显示它们。也许我应该在某一天改变它。：））

最好的办法是查看摘要函数的实际功能，以及它如何获取其信息，然后自行复制。要查看摘要功能，请执行pls:::summary.mvr“

我编辑了摘要功能，以提取仅使用包的原始功能打印的数据。

#function to extract data to plot
r2_rmsep_data_func <- function(object,...){
  yvarnames <- respnames(object)
  xve <- explvar(object)
  yve <- 100 * drop(R2(object, estimate = "train", 
                       intercept = FALSE)$val)
  rmseps <- tail(c(RMSEP(object, "CV")$val),-1)
  tbl <- cbind(cumsum(xve), yve, rmseps) #modified to create columns instead of rows
  tbl <- as.data.frame(tbl) 
  rownames(tbl) <- gsub("Comp ", "", rownames(tbl), fixed = TRUE)  
  tbl <- rownames_to_column(tbl,var="Components")
  tbl$Components <- as.numeric(tbl$Components)
  colnames(tbl) <- c("Components", "Spectra", yvarnames,"RMSEP")
  return(tbl)
} 

r2_plus_error_data <- as.data.frame(r2_rmsep_data_func(Trait_plsr))

现在使用上面建议的软件包很容易制作任何表格，但是我发现图表显示的数据更好。因此，使用一些额外的肘部油脂，我们可以将各个部分组合在一起，以显示两个y轴plotly的组合图。

#double y-axis plot with RMSEP on right and two R^2 lines (y and x variances explained) on the left

#plotly method
#second y-axis function
ay <- list(
  tickfont = list(color = 'rgb(80,80,80)'),
  overlaying = "y",
  side = "right",
  title = "RMSEP"
)
#vertical line function
vline <- function(x = 0, color = 'rgb(220,220,220)') {
  list(
    type = "line",
    y0 = 0, 
    y1 = 1, 
    yref = "paper",
    x0 = x, 
    x1 = x, 
    line = list(color = color, dash = "dashdot")
  )
}
#actual plot
p <- plot_ly(type = 'scatter', mode = 'lines') %>%
  add_trace(x = ~r2_plus_error_data$Components, y = ~r2_plus_error_data$Spectra, name = "Spectra", line=list(color = 'rgb(22, 96, 167)')) %>%
  add_trace(x= ~r2_plus_error_data$Components, y= ~r2_plus_error_data$M1_lb, name = Trait, line=list(color = 'rgb(205, 12, 24)')) %>% 
  add_trace(x = ~r2_plus_error_data$Components, y = ~r2_plus_error_data$RMSEP, name = "RMSEP", yaxis = "y2", line=list(color = 'rgb(128,128,128)', dash = 'dot')) %>%
  layout(
    title = "Multiple R^2 with RMSEP by Component", yaxis2 = ay,
    xaxis = list(title="Components"), 
    yaxis = list(title="Variance Explained"), 
    legend = list(orientation = 'v', 
                  x = 1.1, y = 1.06), 
    shapes = list(vline(ncomp_permut)), 
    hoverlabel = list(font=list(color="white"))
  )

p

返回此内容

Answer 2

可能的选项包括broom，texreg，stargazer和（我自己的）huxtable包。看起来broom或texreg都没有plsr表的方法，所以最好的办法是将输出转换为数据框并使用huxtable：

output <- as_hux(plsr_output)
# you can now edit the output as you desire, e.g. make the first line bold:
bold(output)[1, ] <- TRUE

plsr_output应取决于您想要的内容（例如coef或scores或loadings - 我不熟悉软件包或统计理论）。

如何将plsr模型的摘要导出到R中的漂亮HTML表

2 个答案: