plot不能够绘制多个几何图形层。 答案选项组 True False

这个说法是错误的。plot 函数可以绘制多个几何图形层，这也是 ggplot2 库的一个重要特性。在 ggplot2 中，多个几何图形层可以通过逐层添加来实现。例如，我们可以先绘制一个散点图，再在其上添加一条回归直线，代码如下：

library(ggplot2)

# 创建数据集
df <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))

# 绘制散点图
p <- ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point()

# 添加回归直线
p <- p + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

# 显示图形
print(p)

在上面的代码中，我们首先使用 `ggplot()` 函数创建了一个空白图形，然后使用 `geom_point()` 函数添加了一个散点图层，最后使用 `geom_smooth()` 函数添加了一个回归直线层。通过逐层添加几何图形层，我们可以实现多个图形的组合，并且可以为每个层单独设置参数和样式。

相关问题

茎叶图主要是手绘的可视化方法，故不能用python编程实现。 答案选项组 True False

这个说法是错误的。事实上，茎叶图可以使用 Python 编程语言进行实现。Python 中可以使用多种数据可视化库来实现茎叶图的绘制，例如 matplotlib，seaborn 等。下面是使用 matplotlib 库实现茎叶图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造数据
data = np.array([12, 14, 15, 16, 18, 22, 24, 27, 28, 30, 33, 35, 36, 40, 42, 44, 45, 48, 50])
tens = data // 10
ones = data % 10

# 绘制茎叶图
fig, ax = plt.subplots()
markerline, stemlines, baseline = ax.stem(tens, ones)
plt.setp(markerline, 'markerfacecolor', 'white')

# 设置坐标轴
ax.set_xlim([-1, max(tens) + 1])
ax.set_ylim([-1, 10])
ax.set_xlabel('Tens')
ax.set_ylabel('Ones')
ax.set_title('Stem-and-Leaf Plot')

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先构造了一个数据集，然后使用 `//` 和 `%` 运算符将数据拆分成十位数和个位数两部分。接着，我们使用 `stem()` 函数绘制了茎叶图，并使用 `setp()` 函数设置了叶子节点的颜色。最后，我们通过调用各种方法设置了坐标轴的标签和范围，并使用 `show()` 函数显示了图形。

could not find function "BinaryClassification"。modEvA并不是以这种方式绘制PR曲线吧？

对不起，我之前给出的回答中的`BinaryClassification`是一个错误的函数名，并不是`modEvA`包中的函数。我非常抱歉给你带来了困惑。

在`modEvA`包中，绘制PR曲线的函数是`plot_PR()`。以下是使用`modEvA`包绘制PR曲线的正确步骤：

首先，确保已安装`modEvA`包。如果尚未安装，可以使用以下代码进行安装：

install.packages("modEvA")

接下来，你需要将预测概率值（`probs`）和真实标签（`true_labels`）组合为一个数据框。可以使用以下代码进行组合：

# 创建一个数据框，包含预测概率和真实标签
pr_data <- data.frame(probabilities = probs, labels = true_labels)

然后，你可以使用`plot_PR()`函数绘制PR曲线。以下是一个示例：

# 绘制PR曲线
plot_PR(pr_data)

这将在R的图形设备中绘制PR曲线。

请确保已经对预测概率值和真实标签进行了正确的转换，并且数据格式符合`modEvA`包的要求。如果你需要进一步自定义和调整图形，`plot_PR()`函数还提供了一些额外的参数选项，你可以根据需要进行设置。再次对之前的错误给你带来的困惑向你道歉。