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

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发表于 2012-10-1 12:59:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
tuneParetoClassifier(TunePareto)
tuneParetoClassifier()所属R语言包:TunePareto

                                         Create a classifier object
                                         创建一个分类对象

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Creates a wrapper object mapping all information necessary to call a classifier which can be passed to tunePareto.
创建一个包装对象映射所需的所有信息调用一个分类器,它可以传递给tunePareto。


用法----------Usage----------


tuneParetoClassifier(name,
                     classifier,
                     classifierParamNames = NULL,
                     predefinedClassifierParams = NULL,
                     predictor = NULL,
                     predictorParamNames = NULL,
                     predefinedPredictorParams = NULL,
                     useFormula = FALSE,
                     formulaName = "formula",
                     trainDataName = "x",
                     trainLabelName = "y",
                     testDataName = "newdata",
                     modelName = "object",
                     requiredPackages = NULL)



参数----------Arguments----------

参数:name
A human-readable name of the classifier  
人类可读的名称分类


参数:classifier
The classification function to use. If predictor is NULL, this function is an all-in-one classification method that receives both training data and test data and returns the predicted labels for the test data. If predictor is not NULL, this is the training function of the classifier that builds a model from the training data. This model is then passed to predictor along with the test data to obtain the predicted labels for the test data.  
使用的分类功能。如果predictorNULL,这个功能是所有功能于一身的分类方法,既可以接收训练数据和测试数据和回报的预测标签的测试数据。如果predictor是非NULL,这是从训练数据的分类,构建了一个模型的培训职能。该模型然后被传递给predictor随着测试数据的测试数据以获得预测的标签。


参数:classifierParamNames
A vector of names of possible arguments for classifier.  
一个向量可能的参数为classifier的名称。


参数:predefinedClassifierParams
A named list of default values for the classifier parameters.  
命名列表的分类器参数的默认值。


参数:predictor
If the classification method consists of separate training and prediction functions, this points to the prediction function that receives a model and the test data as inputs and returns the predicted class labels.  
如果单独的训练和预测功能,这点的预测函数,其接收作为输入,并返回的预测类标签的模型和测试数据的分类方法包括。


参数:predictorParamNames
If predictor != NULL, a vector of names of possible arguments for predictor.  
如果predictor != NULL,一个可能的参数的名称为predictor向量。


参数:predefinedPredictorParams
If predictor != NULL, a named list of default values for the parameters of predictor.  
如果predictor != NULL,命名列表的缺省值的参数predictor。


参数:useFormula
Set this to true if the classifier expects a formula to describe the relation between features and class labels. The formula itself is built automatically.  
设置为true,如果分类需要一个公式来描述特征之间的关系和阶级标签。公式本身自动建立。


参数:formulaName
If useFormula is true, this is the name of the parameter of the classifier's training function that holds the formula.  
如果useFormula是真的,这是分类的培训功能,保存的公式的参数的名称。


参数:trainDataName
The name of the paramater of the classifier's training function that holds the training data.   
的paramater持有的训练数据的分类器的训练功能的名称。


参数:trainLabelName
If useFormula=FALSE, the name of the paramater of the classifier's training function that holds the training labels. Otherwise, the training labels are added to the training data and supplied in parameter trainDataName.  
如果useFormula=FALSE,的paramater分类器的训练功能,持有培训标签的名称。否则,培训标签添加到训练数据,在参数trainDataName供给。


参数:testDataName
If predictor=NULL, this is the name of the parameter of classifier that receives the test data. Otherwise, it is the parameter of predictor that holds the test data.  
如果predictor=NULL,这是参数名称classifier,其接收的测试数据。否则,它是参数predictor持有的测试数据。


参数:modelName
If predictor is not NULL, this is the name of the parameter of predictor that receives the training model (i.e., the return value of classifier).  
predictor如果不为NULL,这是名称的参数predictor“”接收的人才培养模式(即,返回值classifier)。


参数:requiredPackages
A vector containing the names of packages that are required to run the classifier. These packages are loaded automatically when running the classifier using tunePareto. They are also loaded in the snowfall cluster if necessary.  
一个向量,包含包所需要的运行分类的名称。这些软件包是自动加载运行时,使用tunePareto的分类。如果有必要,他们也加载在snowfall聚类。


Details

详细信息----------Details----------

TunePareto classifier objects are wrappers containing all information necessary to run the classifier, including the training and prediction function, the required packages, and the names of certain arguments. TunePareto provides a set of predefined objects for state-of-the-art classifiers (see predefinedClassifiers).
TunePareto分类对象的包装,包含所有必要的信息运行的分类,包括培训和预测功能,所需的软件包,以及某些参数的名称。 TunePareto提供了一组预定义的对象为国家的艺术分类(见predefinedClassifiers“)。

The main tunePareto routine evaluates TuneParetoClassifier objects to call the training and prediction methods. Furthermore, direct calls to the classifiers are possible using  trainTuneParetoClassifier and predict.TuneParetoModel.
的主要tunePareto的常规检测TuneParetoClassifier对象调用的训练和预测方法。此外,直接调用的分类可以使用trainTuneParetoClassifier和predict.TuneParetoModel。


值----------Value----------

An object of class TuneParetoClassifier with components corresponding to the above parameters.
类TuneParetoClassifier与上述参数对应的元件的一个目的。


参见----------See Also----------

trainTuneParetoClassifier, predict.TuneParetoModel, tunePareto, predefinedClassifiers
trainTuneParetoClassifier,predict.TuneParetoModel,tunePareto,predefinedClassifiers


实例----------Examples----------


  # equivalent to tunePareto.svm()[等同于tunePareto.svm()]
  cl <- tuneParetoClassifier(name = "svm",
                             classifier = svm,
                             predictor = predict,
                             classifierParamNames = c("kernel", "degree", "gamma",
                                                      "coef0", "cost", "nu",
                                                      "class.weights", "cachesize",
                                                      "tolerance", "epsilon",
                                                      "subset", "na.action"),
                              useFormula = FALSE,
                              trainDataName = "x",
                              trainLabelName = "y",
                              testDataName = "newdata",
                              modelName = "object",
                              requiredPackages="e1071")
  
  # call TunePareto with the classifier[致电TunePareto分类]
  print(tunePareto(classifier = cl,
                   data = iris[, -ncol(iris)],
                   labels = iris[, ncol(iris)],
                   cost = c(0.001,0.01,0.1,1,10),
                   objectiveFunctions=list(cvError(10, 10),
                                           cvSpecificity(10, 10, caseClass="setosa"))))                           

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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。
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