R ggplot stat_contour返回我无法解决的错误

Question

我正在通过EdEx完成哈佛R课程；我要讲的是机器学习模块，涉及knn。我使用mnist_27训练数据创建了knn拟合，然后使用预测函数来确定结果是数字2还是7。使用ggplot，我已基于网格（x_1）上的像素绘制了预测点（y）。和x_2）;然后我用y上色。我现在想做的是使用stat_contour在p = 0.5边界处放置轮廓。但是，出现此错误：

  

在stat_contour()中计算失败：等高线在z和x的每种组合中需要单个y。

library(tidyverse)
library(caret)
library(dslabs)

data("mnist_27")

knn_fit <- knn3(y ~ ., data = mnist_27$train, k = 5)

x_1 <- mnist_27$train$x_1
x_2 <- mnist_27$train$x_2
y_x <- predict(knn_fit, mnist_27$train, type = "class")
p_hat_knn <- predict(knn_fit, mnist_27$train, type = "prob")
p_x <- p_hat_knn[,2]

knn_df <- data.frame(x_1, x_2, p_x, y_x)

plot_val <- knn_df %>%
  ggplot() +
    geom_point(aes(x = x_1, y = x_2, colour = factor(y_x)), shape=21, size=2, stroke=1) +
    stat_contour(aes(x = x_1, y = x_2, z=p_x), breaks=c(0.5), color="black")

plot(plot_val)

该错误告诉我，每个（x_1，x_2）对的轮廓都没有概率，但是我的数据框每行都有一个p_x，所以我不确定出什么问题了。如果有人可以提供帮助，将不胜感激。

Answer 1

我不太清楚为什么，但是我认为stat_contour失败的原因是由于对（x_1，x_2）以及p的观察不足。

我没有使用火车数据集（800个观测值）中的（x_1，x_2），而是使用了完整的（mnist $ true_p），它具有22500个观测值。我重新编码为使用（mnist $ true_p $ x_1，mnist $ true_p $ x_2）从合适的位置获取p_x。使用相同的代码，stat_contour然后起作用。

k_val <- 1

knn_fit <- knn3(y ~ ., data = mnist_27$train, k = k_val)
x_1 <- mnist_27$true_p$x_1
x_2 <- mnist_27$true_p$x_2
knn_df <- data.frame(x_1, x_2)
y_x <- predict(knn_fit, knn_df, type = "class")
p_hat_knn <- predict(knn_fit, knn_df, type = "prob")
p_x <- p_hat_knn[,2]
knn_df <- data.frame(x_1, x_2, p_x)
p1 <- ggplot() +
    geom_point(data=mnist_27$train, aes(x = x_1, y = x_2, colour = factor(y)), shape=21, size=2, stroke=1) +
    stat_contour(data=knn_df, aes(x=x_1, y=x_2, z=p_x), breaks=c(0.5), color="black")
plot(p1)

knn_fit <- knn3(y ~ ., data = mnist_27$test, k = k_val)
x_1 <- mnist_27$true_p$x_1
x_2 <- mnist_27$true_p$x_2
knn_df <- data.frame(x_1, x_2)
y_x <- predict(knn_fit, knn_df, type = "class")
p_hat_knn <- predict(knn_fit, knn_df, type = "prob")
p_x <- p_hat_knn[,2]
knn_df <- data.frame(x_1, x_2, p_x)
p2 <- ggplot() +
    geom_point(data=mnist_27$test, aes(x = x_1, y = x_2, colour = factor(y)), shape=21, size=2, stroke=1) +
    stat_contour(data=knn_df, aes(x=x_1, y=x_2, z=p_x), breaks=c(0.5), color="black")
plot(p2)

grid.arrange(p1, p2, nrow=1)

代码现在产生了我所需要的。

如果有人有其他建议，请告诉我。谢谢。