【R语言】--- 森林图

Python010

【R语言】--- 森林图,第1张

森林图（forest plot），一般是指在平面直角坐标系中，以一条垂直于X轴的无效线（通常坐标X=1或0）为中心，用若干条平行于X轴的线段，来表示每个研究的效应量大小及其95%可信区间，并用一个棱形来表示多个研究合并的效应量及可信区间，它是Meta分析中最常用的结果综合表达形式。实际上，除了Meta分析，森林图还有很多用处。森林图可以直观的反映出效应量（例如RR、OR、HR或者WMD）大小及其95% CI等。

本篇文章利用ggplot2包进行绘制森林图（严格意义上应该叫meta分析效应量图），关于ggplot2的基本用法这里不在叙述。

这里想用发表在SBB上的一篇meta分析文章（ https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2020.108118 ）中的图作为模板，进行绘制。

[1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/340207465

[2] Feng, J. G., Zhu, B., 2021. Global patterns and associated drivers of priming effect in response to nutrient addition. Soil Biology and Biochemistry 153, 108118. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2020.108118 .

1、下载RStudio软件；安装对应的rtool，两者关联。

2、新建变量导入数据集。

3、导入安装包。

4、使用对应的函数对其中的数据显示各层次进行配置，最后显示。

5分钟。随机森林具有很高的预测准确率，对异常值和噪声具有良好的容忍度，需要5分钟才能跑完，且不会随着构建的决策树的增加而出现过拟合现象。但在引用随机森林方法时，也会产生一定限度内的泛化误差。