R语言 gpls包 glpls1a.mlogit.cv.error()函数中文帮助文档(中英文对照)

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glpls1a.mlogit.cv.error(gpls)
glpls1a.mlogit.cv.error()所属R语言包：gpls

                                        Leave-one-out cross-validation error using MIRWPLS and MIRWPLSF model
                                         留一交叉验证出错误使用MIRWPLS和MIRWPLSF模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Leave-one-out cross-validation training set error for fitting MIRWPLS or MIRWPLSF model for multi-group classification
留一出多组分类的拟合MIRWPLS或MIRWPLSF模型的交叉验证的训练集的误差


用法----------Usage----------


glpls1a.mlogit.cv.error(train.X, train.y, K.prov = NULL, eps = 0.001,lmax = 100, mlogit = T, br = T)



参数----------Arguments----------

参数：train.X
n by p design matrix (with no intercept term) for training set
n为训练集由p的设计矩阵（无截距项）


参数：train.y
  response vector with class lables 1 to C+1 for C+1 group classification,  baseline class should be 1
响应向量类标贴1到C +1 C +1群分类，基线类应为1


参数：K.prov
number of PLS components
PLS的组件数


参数：eps
tolerance for convergence
收敛公差


参数：lmax
maximum number of iteration allowed  
迭代允许的最大数量


参数：mlogit
if TRUE use the multinomial logit model, otherwise fit all C-1 logistic models (vs baseline class 1) separately
如果TRUE使用多项罗吉特模型，否则适合所有的C-1 Logistic模型（与基准1级），分别


参数：br
TRUE if Firth's bias reduction procedure is used
TRUE，如果用于弗斯的偏见减少程序


值----------Value----------


参数：error
LOOCV training error
LOOCV训练错误


参数：error.obs
the misclassified error observation indices
误判的错误观察指标


作者（S）----------Author(s)----------


Beiying Ding, Robert Gentleman



参考文献----------References----------

generalized partial least squares.


参见----------See Also----------

glpls1a.cv.error, glpls1a.train.test.error,glpls1a, glpls1a.mlogit,glpls1a.logit.all
glpls1a.cv.error，glpls1a.train.test.error，glpls1a，glpls1a.mlogit，glpls1a.logit.all


举例----------Examples----------


x <- matrix(rnorm(20),ncol=2)
y <- sample(1:3,10,TRUE)

## no bias reduction[＃没有偏见减少]
glpls1a.mlogit.cv.error(x,y,br=FALSE)
glpls1a.mlogit.cv.error(x,y,mlogit=FALSE,br=FALSE)
## bias reduction[＃偏见减少]
glpls1a.mlogit.cv.error(x,y,br=TRUE)
glpls1a.mlogit.cv.error(x,y,mlogit=FALSE,br=TRUE)


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