R语言 WilcoxCV包 generate.cv()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

generate.cv(WilcoxCV)
generate.cv()所属R语言包：WilcoxCV

                                        Generating groups for cross-validation
                                         发电机组进行交叉验证

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function generate.cv  generates randomly m groups for m-fold cross-validation.
的功能generate.cv产生随机m的m倍交叉验证组。


用法----------Usage----------


generate.cv(n,m)



参数----------Arguments----------

参数：n
The total number of observations in the data set.
数据集合中的观测的总数。


参数：m
The desired number of groups.
所需的数字的组。


Details

详细信息----------Details----------

Leave-one-out cross-validation is a special case of cross-validation, with m=n.
留一交叉验证是一种特殊的情况下，交叉验证，m=n。


值----------Value----------

A m x ceiling(n/m) matrix giving the indices of the observations included in each group. The i-th row gives the indices of observations included in the i-th group. If the m groups are not perfectly equally sized, the last column includes one or several zero(s).
AmX天花板（n/m）指数矩阵给各组的意见。的第i行给出了包含在第i个组的观测值的指数。如果m基团是不完美的同样大小的，最后一列包括一个或多个零（）。


（作者）----------Author(s)----------



Anne-Laure Boulesteix (<a href="http://www.ibe.med.uni-muenchen.de/organisation/mitarbeiter/020_professuren/boulesteix/index.html">http://www.ibe.med.uni-muenchen.de/organisation/mitarbeiter/020_professuren/boulesteix/index.html</a>)










参考文献----------References----------

A. L. Boulesteix (2007). WilcoxCV: an R package for fast variable selection in cross-validation. Bioinformatics 23:1702-1704.


参见----------See Also----------

generate.split,wilcox.split,wilcox.selection.split
generate.split，wilcox.split，wilcox.selection.split


实例----------Examples----------


# load WilcoxCV library[加载WilcoxCV库]
library(WilcoxCV)

# Generate 10 groups for a data set of size 95.[生成10个组大小为95的数据集。]
my.cv<-generate.cv(n=95,m=10)

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。