R语言 CMA包 ElasticNetCMA-methods()函数中文帮助文档(中英文对照)

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ElasticNetCMA-methods(CMA)
ElasticNetCMA-methods()所属R语言包：CMA

                                        Classfication and variable selection by the ElasticNet
                                         分类及变量选择的ElasticNet

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Zou and Hastie (2004) proposed a combined L1/L2 penalty for regularization and variable selection. The Elastic Net penalty encourages a grouping effect, where strongly correlated predictors tend to be in or out of the model together. The computation is done with the function glmpath from the package of the same name.
邹和哈斯蒂（2004）提出了正规化和变量选择合并的L1/L2罚款。弹性净罚款鼓励分组的效果，其中密切相关的预测往往模型在了一起。计算功能glmpath来自同名的软件包。


方法----------Methods----------




X = "matrix", y = "numeric", f = "missing" signature 1
=“矩阵”，Y =“数字”，F =“失踪”的签名1




X = "matrix", y = "factor", f = "missing" signature 2
=“矩阵”，Y =“因素”，F =“失踪”的签名2




X = "data.frame", y = "missing", f = "formula" signature 3
=“数据框”，Y =“失踪”，F =“公式”签名3




X = "ExpressionSet", y = "character", f = "missing" signature 4
=“ExpressionSet”，Y =“字符”=“失踪”的签名4

For references, further argument and output information, consult ElasticNetCMA
为参考，进一步论证和输出信息，咨询ElasticNetCMA

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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。
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