Creates modelEvaluation object to be plotted. Model evaluation concentrates on classification models.

modelEvaluation(object, variable = NULL)

Arguments

object

An object of class ModelAudit.

variable

Optional. Name of variable to order residuals. If value is NULL data order is taken. If value is "Predicted response" or "Fitted values" then data is ordered by fitted values. If value is "Observed response" the data is ordered by a vector of actual response (y parameter passed to the audit function).

Examples

library(mlbench) data("PimaIndiansDiabetes") Pima <- PimaIndiansDiabetes Pima$diabetes <- ifelse(Pima$diabetes == "pos", 1, 0) glm_model <- glm(diabetes~., family=binomial, data=Pima) glm_au <- audit(glm_model, data = Pima, y = Pima$diabetes) modelEvaluation(glm_au)
#> y fitted.values label #> 1 1 0.953042088 glm #> 2 0 -2.973411417 glm #> 3 1 1.365808330 glm #> 4 0 -3.136541714 glm #> 5 1 2.221729193 glm #> 6 0 -1.761268349 glm #> 7 1 -2.640490959 glm #> 8 0 0.595253261 glm #> 9 1 0.892267808 glm #> 10 1 -3.277938201 glm #> 11 0 -1.267792936 glm #> 12 1 2.172504743 glm #> 13 0 1.291672759 glm #> 14 1 0.526206032 glm #> 15 1 0.521750150 glm #> 16 1 -0.401744571 glm #> 17 1 -0.527165813 glm #> 18 1 -1.407609772 glm #> 19 0 -0.586211190 glm #> 20 1 -1.184747546 glm #> 21 0 -0.437083494 glm #> 22 0 -0.769261858 glm #> 23 1 2.759072428 glm #> 24 1 -0.872442103 glm #> 25 1 0.856826866 glm #> 26 1 -0.235958441 glm #> 27 1 1.032680821 glm #> 28 0 -3.037210097 glm #> 29 0 0.156314560 glm #> 30 0 -0.955469750 glm #> 31 0 -0.299569583 glm #> 32 1 0.295803082 glm #> 33 0 -2.965362292 glm #> 34 0 -3.274655920 glm #> 35 0 -0.271980951 glm #> 36 0 -1.739673697 glm #> 37 0 0.687902828 glm #> 38 1 -0.433236015 glm #> 39 1 -1.568232549 glm #> 40 1 0.290705499 glm #> 41 0 1.068030150 glm #> 42 0 0.831505095 glm #> 43 0 -2.055074000 glm #> 44 1 2.540101634 glm #> 45 0 0.528144955 glm #> 46 1 2.999796886 glm #> 47 0 -0.263761041 glm #> 48 0 -3.183063685 glm #> 49 1 -0.484868004 glm #> 50 0 -3.205094310 glm #> 51 0 -3.282805749 glm #> 52 0 -2.373850795 glm #> 53 0 -2.628269628 glm #> 54 1 1.563235567 glm #> 55 0 0.888827181 glm #> 56 0 -3.763374618 glm #> 57 1 2.022391701 glm #> 58 0 -0.584074605 glm #> 59 0 1.609461733 glm #> 60 0 -1.494040596 glm #> 61 0 -4.604996002 glm #> 62 1 0.086508315 glm #> 63 0 -3.733276411 glm #> 64 0 -0.806941021 glm #> 65 1 -0.600716520 glm #> 66 0 -2.005727792 glm #> 67 1 -1.434858287 glm #> 68 0 -0.116842636 glm #> 69 0 -3.410151137 glm #> 70 0 -0.838184055 glm #> 71 1 -1.427375145 glm #> 72 0 -0.556606912 glm #> 73 1 1.499262418 glm #> 74 0 -1.119816784 glm #> 75 0 -2.910337379 glm #> 76 0 -6.232263805 glm #> 77 0 -2.495876535 glm #> 78 0 -1.252179338 glm #> 79 1 0.718624805 glm #> 80 0 -2.194334069 glm #> 81 0 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glm #> 121 1 2.058064088 glm #> 122 0 -0.918829626 glm #> 123 0 -1.742493428 glm #> 124 0 -0.605067543 glm #> 125 1 -1.849868802 glm #> 126 1 0.111001340 glm #> 127 0 -0.167039435 glm #> 128 0 -1.417353129 glm #> 129 1 -1.424957704 glm #> 130 1 -1.704418727 glm #> 131 1 0.545133095 glm #> 132 1 0.780016563 glm #> 133 1 0.723774016 glm #> 134 0 -0.982783050 glm #> 135 0 -2.846243188 glm #> 136 0 -1.139051078 glm #> 137 0 -2.223193784 glm #> 138 0 -2.621994354 glm #> 139 0 -1.037888175 glm #> 140 0 -1.546644916 glm #> 141 0 -1.607452762 glm #> 142 0 -0.754565140 glm #> 143 0 -1.568036206 glm #> 144 1 -0.464799784 glm #> 145 0 -0.132147124 glm #> 146 0 -4.948035403 glm #> 147 0 -2.689907753 glm #> 148 0 -0.837364066 glm #> 149 0 0.538685695 glm #> 150 0 -3.057468481 glm #> 151 0 -0.606478618 glm #> 152 0 -1.844592190 glm #> 153 1 1.703744606 glm #> 154 0 0.089506890 glm #> 155 1 3.220021000 glm #> 156 1 1.998548891 glm #> 157 0 -2.350255245 glm #> 158 0 -1.951314636 glm #> 159 0 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