R语言 varSelRF包 plot.varSelRF()函数中文帮助文档(中英文对照)

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plot.varSelRF(varSelRF)
plot.varSelRF()所属R语言包：varSelRF

                                        Plot a varSelRF object
                                         绘制一个varSelRF对象

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Plots a varSelRF object, showing the initial variable importances, and
绘制一个varSelRF对象，示出的初始变量的重要性，并


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'varSelRF':
plot(x, nvar = NULL, which = c(1, 2), ...)



参数----------Arguments----------

参数：x
The varSelRF object.
对象的varSelRF。


参数：nvar
The number of variables for which the initial variable importances should be shown. By default, only the 30 with the largest importance are shown.
应显示初始变量重要性的变量的数目。默认情况下，只有30个最大的重要性。


参数：which
which plots should be drawn, either 1 (for the initial variable importance plot), 2 (for the change in OOB error with the number of variables) or c(1,2) for drawing both plots
图应绘制，是1（初始变量重要性图），2（OOB错误的变化的变量的数量）或c(1,2)用于绘制两个图


参数：...
Not used.
未使用。


值----------Value----------

This function is only used for its side effect of producing plots.
此功能仅用于其的制造图副作用。


警告----------Warning ----------

The OOB Error rate is biased down (and can be severely biased down) because we do (potentially many) rounds of reducing the set of predictor variables until we minimize this OOB
OOB错误率是有失偏颇（严重偏见的），因为我们做的（许多潜在的）回合减少预测变量的集合，直到我们尽量减少这种OOB


（作者）----------Author(s)----------


Ramon Diaz-Uriarte <a href="mailto:rdiaz02@gmail.com">rdiaz02@gmail.com</a>



参考文献----------References----------

Diaz-Uriarte, R. and Alvarez de Andres, S. (2005) Variable selection from random forests: application to gene expression data. Tech. report. http://ligarto.org/rdiaz/Papers/rfVS/randomForestVarSel.html

参见----------See Also----------

varSelRF, randomForest,
varSelRF，randomForest，


实例----------Examples----------


x <- matrix(rnorm(25 * 30), ncol = 30)
x[1:10, 1:2] <- x[1:10, 1:2] + 2
cl <- factor(c(rep("A", 10), rep("B", 15)))  

rf.vs1 <- varSelRF(x, cl, ntree = 200, ntreeIterat = 100,
                   vars.drop.frac = 0.2)
rf.vs1
plot(rf.vs1)

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