Borutaによるランダムフォレストの変数重要度をggplotの箱ひげ図でグラフ化する

デフォルトのグラフよりきれいなグラフが描けるggplotで変数重要度を可視化する。

library(Boruta)
library(rFerns)
library(tidyverse)
library(plotly)

#mlbenchのSonarで試す
library(mlbench); data(Sonar)

Boruta(Class~.,data=Sonar,doTrace=2,getImp=getImpFerns)->Bor.son

#Imp値の箱ひげ図をggplotで描写する

#Imp値の取得
df_pboruta <- as.data.frame(Bor.son$ImpHistory)

#グラフを書きやすくするため縦長にする。gatherではなくて最新のpivot_longerを使う
df_pboruta %>% 
  tidyr::pivot_longer(col = everything(),
                      names_to = "retumei",
                      values_to = "Imp") -> df_pboruta_long

[f:id:M_taka072:20200224124925j:plain]<figure class="figure-image figure-image-fotolife" title="imp_boxplot">[f:id:M_taka072:20200224124925j:plain]<figcaption>imp_boxplot</figcaption></figure>
#最終的な有効性で色分けするためBor.son$finalDecisionからデータを取得
df_final <- as.data.frame(Bor.son$finalDecision)
df_final2 <- as.data.frame(df_final)
df_final2 %>% 
  rownames_to_column("retumei") %>% 
  rename("FD" = "Bor.son$finalDecision")-> df_final3

#df_final3をジョインさせる
df_pboruta_long %>% 
  left_join(df_final3,key="retumei") -> df_pboruta_long2

#グラフを書く
df_pboruta_long2 %>% 
  ggplot(aes(x= reorder(x = retumei, X = Imp, FUN = median),y=Imp,fill=FD))+
  geom_boxplot()+
  theme_bw()+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) ->g1

ggplotly(g1)