R语言 RTextTools包 classify_model()函数中文帮助文档(中英文对照)

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classify_model(RTextTools)
classify_model()所属R语言包：RTextTools

                                         makes predictions from a train_model() object.
                                         从train_model（）对象做出预测。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Uses a trained model from the train_model function to classify new data.
使用一个受过训练的模式，从train_model功能分类新数据。


用法----------Usage----------


classify_model(container, model, s=0.01, ...)



参数----------Arguments----------

参数：container
Class of type matrix_container-class generated by the create_container function.  
类类型matrix_container-class：create_container功能所产生的。


参数：model
Slot for trained SVM, SLDA, boosting, bagging, RandomForests, glmnet, decision tree, neural network, or maximum entropy model generated by train_model.  
受过训练的SVM，SLDA，提升，装袋，RandomForests，glmnet，决策树，神经网络，最大熵模型所产生的train_model的插槽。


参数：s
Penalty parameter lambda for glmnet classification.  
罚参数的lambda为glmnet分类。


参数：...
Additional parameters to be passed into the predict function of any algorithm.  
额外的参数传递到predict功能的任何算法。


Details

详细信息----------Details----------

Only one model may be passed in at a time for classification. See train_models and classify_models to train and classify using multiple algorithms.
只有一个模型可以通过在分类的时候。见train_models和classify_models使用多种算法进行训练和分类。


值----------Value----------

Returns a data.frame of predicted codes and probabilities for the specified algorithm.
返回data.frame的指定算法的预测编码和概率。


（作者）----------Author(s)----------



Loren Collingwood <lorenc2@uw.edu>, Timothy P. Jurka <tpjurka@ucdavis.edu>




实例----------Examples----------


library(RTextTools)
data(NYTimes)
data <- NYTimes[sample(1:3100,size=100,replace=FALSE),]
matrix <- create_matrix(cbind(data["Title"],data["Subject"]), language="english",
removeNumbers=TRUE, stemWords=FALSE, weighting=weightTfIdf)
container <- create_container(matrix,data$Topic.Code,trainSize=1:75, testSize=76:100,
virgin=FALSE)
maxent_model <- train_model(container,"MAXENT")
maxent_results <- classify_model(container,maxent_model)

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注：
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