帮我添加一个模型拟合效果图的代码，并且图中需要有回归方程，还有点的图例，让他像sci文章里的回归方程图一样，### 1. 加载包与检查环境 if (!require("mgcv")) install.packages("mgcv") # 确保mgcv包已安装 library(mgcv) ### 2. 数据读取与预处理 # 读取数据（注意文件路径和编码） tryCatch( { data <- read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/08102710001.csv", header = TRUE, fileEncoding = "UTF-8") cat("数据读取成功！\n") }, error = function(e) { stop("文件读取失败，请检查路径或文件名是否为0810.csv") } ) # 检查关键变量是否存在 required_vars <- c("LST_0810", "TEM", "BD", "water", "green", "RD", "JZ", "road_DIST", "NDVI", "water_DIST", "Green_DIST") if (!all(required_vars %in% colnames(data))) { stop("数据列名缺失或与TEM/BD/RD不匹配") } # 删除缺失值（按需替换为插补方法） data_clean <- na.omit(data) cat("删除缺失值后剩余", nrow(data_clean), "条有效数据\n") library(ggplot2) ggplot(data, aes(x=LST_0810)) + geom_histogram(bins=30, fill="skyblue") + theme_bw() ### 3. 构建GAM模型 # 全变量平滑模型（默认自由度） model <- gam( TEM ~ s(LST_0810) + s(BD) + s(road_DIST) + s(water_DIST) + s(NDVI) + s(RD) + s(green) + s(JZ) + s(water) + s(Green_DIST), # 所有自变量施加平滑 data = data_clean, method = "REML", # 推荐参数估计方法 family = gaussian() # 适用于连续型因变量 ) ### 4. 模型诊断与解读 # 模型摘要（关注显著性和解释力） cat("----- 模型摘要 -----\n") print(summary(model)) # 诊断残差与模型假设（需观察图形是否合理） cat("\n----- 模型诊断 -----\n") gam.check(model) ### 5. 可视化效应曲线 # 生成各变量的平滑效应图（含残差） cat("\n----- 效应可视化 -----\n") par(mfrow = c(2, 2)) # 设置2x2画布 plot(model, pages = 1, residuals = TRUE, all.terms = TRUE) par(mfrow = c(1, 1)) # 恢复默认画布

<think>嗯，用户希望在他们现有的R代码中添加一个模型拟合效果图，要求图中包含回归方程和点的图例，并且要符合SCI文章的样式。我需要仔细看看他们提供的代码，理解现有的结构，然后找到合适的位置插入绘图代码。 首先，用户已经使用了mgcv包构建了GAM模型，模型对象是model。他们可能想展示模型预测值与实际观测值的关系，也就是拟合效果图。通常这种图会用散点图表示实际值，用预测值做回归线，再加上方程和R²等统计量。 接下来，用户提到要像SCI文章里的图，这意味着需要调整图的样式，比如使用白色背景、清晰的图例、合适的字体大小，以及正确的统计信息标注。可能需要用ggplot2来绘制，因为用户已经加载了ggplot2并画了直方图。 在现有代码中，第5部分是可视化效应曲线，使用的是基础的plot函数。用户可能需要将新的效果图添加在这里，或者单独作为一个部分。需要确定在模型诊断和效应曲线之后添加比较合适。 然后，如何提取模型的预测值呢？可以使用predict函数获取模型的拟合值。实际值就是data_clean中的TEM变量。需要确保data_clean中没有缺失值，因为模型是用data_clean构建的。 接下来，绘制散点图，x轴是实际值，y轴是预测值，或者反过来？通常，在回归分析中，实际值作为y，预测值作为x，或者两者都作为同一轴，视情况而定。可能需要确认哪种方式更合适。不过常见的是预测值 vs 实际值，或者实际值 vs 预测值，两者都可以，但需要保持一致。 然后，添加回归方程和R²。这里可能需要用lm拟合预测值和实际值之间的线性关系，因为GAM本身的方程可能比较复杂，无法直接显示。所以，在拟合效果图中，通常会做一个线性回归线，并显示方程和R²，来评估预测值和实际值之间的一致性。 图例方面，用户希望有“点”的图例，可能是指数据点的图例说明，比如不同类别的点，但数据中可能没有分类变量。需要确认用户的需求。或者，可能是指图例的位置和样式需要符合SCI标准，比如放在图内适当位置，字体清晰。 另外，需要注意代码的正确性，比如使用ggplot2时，数据框是否正确，是否处理了NA值。因为data_clean是经过na.omit处理的，而model是用data_clean构建的，所以预测值和实际值都应该是完整的。 现在，整理步骤： 1. 提取预测值：pred <- predict(model) 2. 创建数据框：plot_data <- data.frame(Actual = data_clean$TEM, Predicted = pred) 3. 使用ggplot2绘制散点图，添加平滑线（如geom_smooth方法为lm） 4. 计算R²和回归方程，通常用lm拟合Actual ~ Predicted，得到斜率和截距 5. 将方程和R²添加到图中，使用annotate或geom_text 6. 调整主题，使用theme_bw()，调整字体大小，图例位置等 7. 确保图片导出格式符合SCI要求，比如DPI和尺寸，但用户可能只需要代码，不需要导出部分 可能的代码结构如下： library(ggplot2) plot_data <- data.frame(Actual = data_clean$TEM, Predicted = predict(model)) lm_fit <- lm(Actual ~ Predicted, data = plot_data) r_sq <- summary(lm_fit)$r.squared eq <- sprintf("y = %.2fx + %.2f\nR² = %.2f", coef(lm_fit)[2], coef(lm_fit)[1], r_sq) ggplot(plot_data, aes(x = Actual, y = Predicted)) + geom_point(alpha = 0.6) + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "red") + geom_abline(intercept = 0, slope = 1, linetype = "dashed") + annotate("text", x = min(plot_data$Actual), y = max(plot_data$Predicted), label = eq, hjust = 0, vjust = 1, size = 4) + labs(x = "Actual TEM", y = "Predicted TEM") + theme_bw() + theme(panel.grid = element_blank(), legend.position = "top") 但需要检查用户的数据中TEM是连续变量，且预测值和实际值的范围是否合适。另外，图例可能需要添加，比如如果有不同的分组，但用户的数据中可能没有，所以可能需要省略图例，或者用户提到的“点的图例”可能是指数据点的说明，此时可能需要明确。如果只是散点，可能不需要图例，但用户要求有图例，可能需要确认。 或者，用户可能指的是回归线的图例，比如显示拟合线、1:1线等。这时需要用不同的颜色或线型，并在图例中说明。比如，红色线为回归拟合，黑色虚线为1:1线，并在图例中标明。 所以，调整代码： 在geom_smooth和geom_abline中添加colour和linetype参数，并在scale中设置图例标签： ggplot(plot_data, aes(x = Actual, y = Predicted)) + geom_point(alpha = 0.6) + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, aes(color = "Regression Line")) + geom_abline(aes(intercept = 0, slope = 1, linetype = "1:1 Line"), color = "black") + scale_color_manual(values = c("Regression Line" = "red")) + scale_linetype_manual(values = c("1:1 Line" = "dashed")) + labs(x = "Actual TEM", y = "Predicted TEM", color = NULL, linetype = NULL) + theme_bw() + theme(panel.grid = element_blank(), legend.position = c(0.8, 0.2), legend.background = element_blank()) + annotate("text", x = min(plot_data$Actual), y = max(plot_data$Predicted), label = eq, hjust = 0, vjust = 1, size = 4) 这样，图例会显示回归线和1:1线，颜色和线型对应。同时，方程和R²显示在左上角。 但需要测试这段代码是否正确，尤其是aes和scale_manual的使用是否正确。另外，用户可能需要将图例放置在合适的位置，如右上角或其他位置，符合SCI格式。 最后，需要将这段代码整合到用户的原有流程中，可能放在模型诊断之后，作为第5或6部分。并确保所有必要的包已加载，比如ggplot2已经加载，因为用户之前已经用了ggplot画直方图。 综上所述，添加的代码部分可能如下： ### 6. 模型拟合效果图 # 创建预测值与实际值数据框 plot_data <- data.frame(Actual = data_clean$TEM, Predicted = predict(model)) # 计算回归方程与R² lm_fit <- lm(Actual ~ Predicted, data = plot_data) r_squared <- summary(lm_fit)$r.squared equation <- sprintf("y = %.2fx + %.2f", coef(lm_fit)[2], coef(lm_fit)[1]) # 绘制拟合效果图 library(ggplot2) ggplot(plot_data, aes(x = Actual, y = Predicted)) + geom_point(alpha = 0.6, aes(color = "观测点")) + # 添加图例标签 geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, aes(color = "回归线")) + geom_abline(intercept = 0, slope = 1, linetype = "dashed", aes(color = "1:1线")) + scale_color_manual(values = c("观测点" = "black", "回归线" = "red", "1:1线" = "blue")) + labs(x = "实际温度 (°C)", y = "预测温度 (°C)", color = "") + annotate("text", x = min(plot_data$Actual), y = max(plot_data$Predicted), label = paste(equation, "\nR² = ", round(r_squared, 2)), hjust = 0, vjust = 1, size = 5) + theme_bw() + theme( panel.grid = element_blank(), legend.position = c(0.05, 0.95), legend.justification = c(0, 1), legend.background = element_blank(), text = element_text(size = 12) ) 不过需要测试颜色和图例是否正确。可能将观测点作为点的颜色，回归线和1:1线作为不同颜色，并正确映射到图例。但原来的geom_point的color在aes中设置为"观测点"，而scale_color_manual分配颜色，这可能有效。或者，可能需要将颜色和线型分开处理，因为点和线的图例可能需要不同的美学映射。不过，上述代码可能有效，但需要调整。 另一种方式，使用不同的aes参数，例如： geom_point(aes(color = "观测点")) + geom_smooth(aes(color = "回归线"), ...) + geom_abline(aes(color = "1:1线", linetype = "1:1线"), ...) + scale_color_manual(values = c("观测点" = "black", "回归线" = "red", "1:1线" = "blue")) + scale_linetype_manual(values = c("1:1线" = "dashed")) + 这样，颜色和线型分开处理，可能更清晰。但需要注意图例合并的问题。可能需要将linetype和color的图例合并。 或者，将1:1线用linetype，而回归线用颜色，这样图例会有两个部分：颜色（观测点、回归线）和线型（1:1线）。但用户可能希望图例简洁，可能需要调整。 不过，用户要求的是“点的图例”，可能是指观测点的图例，而回归方程线和1:1线也需要图例。这时候，可能需要将所有图例项统一管理。 可能更简单的方式是将点和线分开处理： ggplot(plot_data, aes(x = Actual, y = Predicted)) + geom_point(aes(color = "观测值"), alpha = 0.6) + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, aes(color = "回归拟合")) + geom_abline(aes(intercept = 0, slope = 1, linetype = "1:1线"), color = "gray40") + scale_color_manual(values = c("观测值" = "black", "回归拟合" = "red")) + scale_linetype_manual(values = c("1:1线" = "dashed")) + labs(x = "实际温度 (°C)", y = "预测温度 (°C)", color = "", linetype = "") + ... # 其他主题设置 这样，颜色图例包含观测值和回归拟合，线型图例包含1:1线。这样图例可能更清晰。同时，方程和R²用annotate添加在角落。 现在，关于回归方程，用户可能希望显示的是预测值与实际值之间的线性回归方程，而不是GAM模型的方程，因为GAM的方程比较复杂，无法简单表示。所以这里的方程是y = ax + b，其中y是预测值，x是实际值，或者反过来，需要确认。通常，在预测vs实际图中，x轴是实际值，y轴是预测值，所以回归线是 Predicted = a*Actual + b，所以方程应该是这样。 在代码中，lm_fit是lm(Actual ~ Predicted)，即实际值作为因变量，预测值作为自变量，这可能不太直观。或者应该用lm(Predicted ~ Actual)，这样得到的是预测值 = a*Actual + b，这更符合图中的x和y轴。需要检查。 比如，图中x是Actual，y是Predicted，所以拟合的线性模型应该是 Predicted ~ Actual，即 y ~ x。所以正确的lm应该是： lm_fit <- lm(Predicted ~ Actual, data = plot_data) 这样，斜率和截距对应图中的回归线。这时候，方程应该是y = a*x + b，对应图中的x和y轴。而R²是这个线性模型的R平方，表示预测值与实际值的线性相关程度。 因此，需要调整lm_fit的公式： lm_fit <- lm(Predicted ~ Actual, data = plot_data) 这样，coef(lm_fit)[2]是斜率，coef(lm_fit)[1]是截距，方程应为y = slope*x + intercept。 但用户可能希望方程显示在图上，例如：“Predicted = a * Actual + b”，所以需要用这个公式。 现在，将这些调整到代码中： # 计算回归方程与R²（注意模型方向） lm_fit <- lm(Predicted ~ Actual, data = plot_data) r_squared <- summary(lm_fit)$r.squared intercept <- coef(lm_fit)[1] slope <- coef(lm_fit)[2] equation <- sprintf("Predicted = %.2f + %.2f × Actual", intercept, slope) 或者，更符合数学格式： equation <- sprintf("italic(y) == %.2f + %.2f * italic(x)", intercept, slope) r2_label <- sprintf("italic(R)^2 == %.2f", r_squared) 然后在annotate中使用parse=TRUE以正确显示斜体： annotate("text", x = x_pos, y = y_pos, label = paste(equation, r2_label, sep = "\n"), parse = TRUE, ...) 这样，方程和R²会以斜体数学符号显示，更符合SCI格式。 所以，调整后的代码： # 计算回归方程与R² lm_fit <- lm(Predicted ~ Actual, data = plot_data) r_squared <- summary(lm_fit)$r.squared intercept <- coef(lm_fit)[1] %>% round(2) slope <- coef(lm_fit)[2] %>% round(2) # 创建公式标签 equation <- paste0("italic(y) == ", intercept, " + ", slope, " * italic(x)") r2_label <- paste0("italic(R)^2 == ", round(r_squared, 2)) # 在ggplot中使用 annotate("text", x = min(plot_data$Actual), y = max(plot_data$Predicted), label = paste(equation, r2_label, sep = "~\n"), parse = TRUE, hjust = 0, vjust = 1, size = 4) 这里，parse=TRUE使得标签中的表达式被解析为数学公式，注意使用==和*。同时，用~\n来分隔两行，确保换行正确。 此外，可能需要调整标签的位置，使其位于图的左上角或右上角，避免遮挡数据点。比如，x使用min或max，根据坐标轴的范围。 最后，整合所有调整后的代码，确保正确性，并添加到用户的代码流程中。可能还需要检查数据是否正确，比如data_clean是否包含TEM，以及预测值的正确性。 综上，最终的添加代码部分应该是： ### 6. 模型拟合效果图 # 提取预测值与实际值 plot_data <- data.frame( Actual = data_clean$TEM, Predicted = predict(model) ) # 计算回归方程与R² lm_fit <- lm(Predicted ~ Actual, data = plot_data) r_squared <- summary(lm_fit)$r.squared intercept <- round(coef(lm_fit)[1], 2) slope <- round(coef(lm_fit)[2], 2) # 创建公式标签（使用plotmath语法） equation_label <- sprintf("italic(y) == %.2f + %.2f~italic(x)", intercept, slope) r2_label <- sprintf("italic(R)^2 == %.2f", r_squared) # 绘制拟合效果图 library(ggplot2) ggplot(plot_data, aes(x = Actual, y = Predicted)) + geom_point(aes(color = "观测值"), alpha = 0.6, size = 2) + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, aes(color = "回归线"), linewidth = 0.8) + geom_abline(aes(intercept = 0, slope = 1, linetype = "1:1线"), color = "gray40", linewidth = 0.8) + scale_color_manual(values = c("观测值" = "black", "回归线" = "red")) + scale_linetype_manual(values = c("1:1线" = "dashed")) + labs(x = "实际温度 (°C)", y = "预测温度 (°C)", color = NULL, linetype = NULL) + annotate("text", x = min(plot_data$Actual), y = max(plot_data$Predicted), label = paste(equation_label, r2_label, sep = "\n"), parse = TRUE, hjust = 0, vjust = 1, size = 4) + theme_bw() + theme( panel.grid = element_blank(), legend.position = c(0.05, 0.95), legend.justification = c(0, 1), legend.background = element_blank(), legend.key = element_blank(), text = element_text(size = 12), axis.title = element_text(face = "bold") ) 这样，该图包括观测值的散点，回归线（红色），1:1的虚线，图例在左上角，方程和R²以斜体数学格式显示在图的左上角。颜色和图例清晰，符合SCI图表要求。 需要提醒用户检查文件路径和数据列名是否正确，以及确保所有必要的包已安装。此外，可能需要调整图像尺寸和保存参数，比如使用ggsave导出高分辨率图片，但用户可能只需要绘图代码。</think>### 6. 模型拟合效果图 以下是添加的模型拟合可视化代码，包含回归方程、图例和SCI期刊风格设置： ```r ### 6. 模型拟合效果可视化 # 生成预测值与实际值数据框 plot_data <- data.frame( Actual = data_clean$TEM, Predicted = predict(model) ) # 计算线性回归参数 library(ggplot2) fit <- lm(Predicted ~ Actual, data = plot_data) eq <- substitute( italic(y) == a + b %.% italic(x)*","~~italic(R)^2~"="~r2, list( a = sprintf("%.2f", coef(fit)[1]), b = sprintf("%.2f", coef(fit)[2]), r2 = sprintf("%.2f", summary(fit)$r.squared) ) ) # 绘制SCI风格拟合图 ggplot(plot_data, aes(x = Actual, y = Predicted)) + geom_point(aes(color = "观测值"), alpha = 0.6, size = 2.5) + # 散点图层 geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, aes(color = "回归线"), linewidth = 1.2) + # 回归线 geom_abline(intercept = 0, slope = 1, aes(linetype = "1:1参考线"), color = "gray40") + # 1:1参考线 scale_color_manual(values = c("观测值" = "#2c7bb6", "回归线" = "#d7191c")) + # 颜色映射 scale_linetype_manual(values = "dashed") + # 线型映射 labs(x = "实际温度 (°C)", y = "预测温度 (°C)") + annotate("text", x = min(plot_data$Actual), y = max(plot_data$Predicted)*0.95, label = as.character(as.expression(eq)), parse = TRUE, hjust = 0, vjust = 1, size = 5, color = "black") + # 方程标注 theme_bw(base_size = 14) + # 基础主题 theme( panel.grid = element_blank(), # 去除网格线 legend.position = c(0.12, 0.88), # 图例位置 legend.title = element_blank(), # 去除图例标题 legend.background = element_rect(fill = alpha("white", 0.8)), # 图例背景 axis.title = element_text(face = "bold"), # 坐标轴标题加粗 legend.spacing = unit(0.1, "cm") # 图例间距 ) + guides( color = guide_legend(order = 1), # 颜色图例顺序 linetype = guide_legend(order = 2) # 线型图例顺序 ) ``` ### 代码说明： 1. **数据准备** - 创建包含实际温度（`Actual`）和预测温度（`Predicted`）的数据框 2. **统计参数计算** - 使用线性回归计算拟合方程参数和R²值 - 使用`substitute()`生成符合数学公式格式的标签 3. **可视化要素** - **散点图**：蓝色观测点展示实际值与预测值的对应关系 - **回归线**：红色实线表示最佳拟合直线 - **1:1参考线**：灰色虚线作为理想拟合的参考基准 - **方程标注**：自动计算并显示回归方程和R²值 4. **SCI风格设置** - 无网格线、加粗坐标轴标题 - 半透明图例背景、合理的图例排序 - 专业配色方案（采用ColorBrewer的蓝-红配色） ### 输出效果： 该图将显示： - 实际温度与预测温度的散点分布 - 红色回归线及其方程 - 灰色虚线1:1参考线 - 清晰的图例系统 - 符合期刊要求的字体大小和元素比例 建议使用`ggsave("figure.png", width=15, height=12, units="cm", dpi=600)`导出高分辨率图片用于投稿。