Seaborn 中修改的 Bland-Altman 情节

Question

我的实验室使用我们的 PI 所称的“改进的 Bland-Altman 图”来分析回归质量。我用 Seaborn 写的代码只处理离散数据，我想概括一下。

Bland–Altman plot 将两个度量之间的差异与其平均值进行比较。 “修改”是 x 轴是真实值，而不是平均值。 y 轴是预测值和真实值之间的差异。实际上，修改后的 B-A 图可以看作是来自 y=x 线的残差图——即行predicted=truth。

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下面给出了生成此图的代码以及示例。

def modified_bland_altman_plot(predicted, truth):
    predicted = np.asarray(predicted)
    truth = np.asarray(truth, dtype=np.int)  # np.int is a hack for stripplot
    diff = predicted - truth

    ax = sns.stripplot(truth, diff, jitter=True)
    ax.set(xlabel='truth', ylabel='difference from truth', title="Modified Bland-Altman Plot")

    # Plot a horizontal line at 0
    ax.axhline(0, ls=":", c=".2")

    return ax

诚然，这个例子的预测存在严重的偏差，如下降趋势所示。

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我对两件事感到好奇：

1. 这些“改良的 Bland-Altman 地块”是否有一个普遍接受的名称？
2. 如何为非离散数据创建这些？我们使用stripplot，它需要离散数据。我知道 seaborn 有 residplot 函数，但它没有为测量残差的线使用自定义函数，例如predicted=true。相反，它会根据计算出的最佳拟合线进行测量。

Answer 1

您似乎正在这里寻找标准散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(1)


def modified_bland_altman_plot(predicted, truth):
    predicted = np.asarray(predicted)
    truth = np.asarray(truth) 
    diff = predicted - truth

    fig, ax = plt.subplots()
    ax.scatter(truth, diff, s=9, c=truth, cmap="rainbow")
    ax.set_xlabel('truth')
    ax.set_ylabel('difference from truth')
    ax.set_title("Modified Bland-Altman Plot")

    # Plot a horizontal line at 0
    ax.axhline(0, ls=":", c=".2")

    return ax

x = np.random.rayleigh(scale=10, size=201)
y = np.random.normal(size=len(x))+10-x/10.

modified_bland_altman_plot(y, x)

plt.show()