`plot_discrimination()` shows wrong proportions when faceted

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Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
88/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
r
Área
data-visualization, testing

Línea de trabajo

Lee R/plot-discrimination.R y revisa la prueba existente para el gráfico facetado. Reproduce las proporciones indicadas con el ejemplo proporcionado plot_discrimination(f) + facet_wrap(~model) y comprueba después que cada panel y grupo sume 1. El issue sugiere usar aes(y = after_stat(density * width)); el trabajo estará terminado cuando las barras se normalicen por panel y la prueba lo verifique.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

CLAUDE: The bar heights are normalised with ave(count, group, ...) over the whole layer. With facets, group (the fill level) is the same in every panel, so each panel's bars sum to that panel's share of the pooled total rather than to 1. Panels cannot be compared. This affects the function's own documented example.

library(scoringutils); library(ggplot2); library(data.table)
f <- as_forecast_binary(na.omit(example_binary))
d <- as.data.table(ggplot_build(plot_discrimination(f) + facet_wrap(~model))$data[[1]])
d[, sum(y), by = .(PANEL, group)]
#> PANEL 1: 0.245 / 0.341
#> PANEL 2: 0.371 / 0.133
#> PANEL 3: 0.268 / 0.328
#> PANEL 4: 0.116 / 0.198     (without facets: 1 / 1)

Location: R/plot-discrimination.R. The test for the faceted plot only checks the class of the result.

Suggested fix: aes(y = after_stat(density * width)), and a test that the bars of every panel and group sum to 1.

Found during a full review of the package (version 2.3.0.9000, main at 779d7d68).

Lenguaje dominante
R
Estrellas
65
Forks
24
Merge medio
1 h 24 min
PR fusionados (30 d)
2

Preparar el entorno

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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