R语言 TSPC包 tspc.plotcv()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

tspc.plotcv(TSPC)
tspc.plotcv()所属R语言包：TSPC

                                         Plot output from tspc.cv
                                         图从tspc.cv输出

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Plots pre-validation results from plotcv, to aid in choosing best threshold
图预验证的结果从plotcv，以帮助选择最佳阈值


用法----------Usage----------


tspc.plotcv(object, call.win.metafile=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：object
Object returned by tspc.cv  
返回的对象tspc.cv


参数：call.win.metafile
call.win.metafile         Ignore, for use by Excel program
call.win.metafile忽略，使用Excel程序


（作者）----------Author(s)----------



Yuping Zhang




实例----------Examples----------


x = list()
for(i in 1:2){
        set.seed(i+123)
        x[[i]] = matrix(rnorm(500*100), ncol=100)
}
y = sample(c(5:100), size=100, replace=TRUE)
censoring = sample(c(0,1), size=100, replace=TRUE)

data = list(x = x, y=y, censoring.status=censoring, genenames = as.character(paste("gene", c(1:500), sep="")), geneid =         as.character(paste("gene", c(1:500), sep="")))

x = list()
for(i in 1:2){
        set.seed(i+133)
        x[[i]] = matrix(rnorm(500*100), ncol=100)
}
y = sample(c(5:100), size=100, replace=TRUE)
censoring = sample(c(0,1), size=100, replace=TRUE)

data.test = list(x = x, y=y, censoring.status=censoring, genenames = as.character(paste("gene", c(1:500), sep="")), geneid = as.character(paste("gene", c(1:500), sep="")))

fit = tspc.train(data, data.test, type="survival")

cv.obj = tspc.cv(fit$fit.obj, data, type="survival", n.fold=2)
tspc.plotcv(cv.obj)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。