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

loveR

glpls1a.train.test.error(gpls)
glpls1a.train.test.error()所属R语言包：gpls

                                        out-of-sample test set error using IRWPLS and IRWPLSF model
                                         使用IRWPLS和IRWPLSF模型样本测试集的错误

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Out-of-sample test set error for fitting IRWPLS or IRWPLSF model on the training set for two-group classification
为的拟合IRWPLS或设置培训IRWPLSF模型样本测试集两个组分类错误


用法----------Usage----------


glpls1a.train.test.error(train.X,train.y,test.X,test.y,K.prov=NULL,eps=1e-3,lmax=100,family="binomial",link="logit",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 (0 or 1) for training set
训练集的响应向量（0或1）


参数：test.X
transpose of the design matrix (with no intercept term) for test set
测试集转的设计矩阵（无截距项）


参数：test.y
response vector (0 or 1) for test set
测试集的响应向量（0或1）


参数：K.prov
number of PLS components, default is the rank of train.X
PLS的组件的数量，默认是train.X排名


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：family
glm family, binomial is the only relevant one here  
GLM家庭，binomial是这里唯一有关


参数：link
link function, logit is the only one practically implemented now
链接功能，logit是唯一一个现在切实执行


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
out-of-sample test error
样本测试错误


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


参数：predict.test
the predicted probabilities for test set
测试集的预测概率


作者（S）----------Author(s)----------


Beiying Ding, Robert Gentleman



参考文献----------References----------

generalized partial least squares.
estimation for generalized linear regression. Technometrics 38(4): 374-381.

参见----------See Also----------

glpls1a.cv.error,
glpls1a.cv.error


举例----------Examples----------


x <- matrix(rnorm(20),ncol=2)
y <- sample(0:1,10,TRUE)
x1 <- matrix(rnorm(10),ncol=2)
y1 <- sample(0:1,5,TRUE)

## no bias reduction[＃没有偏见减少]
glpls1a.train.test.error(x,y,x1,y1,br=FALSE)
## bias reduction[＃偏见减少]
glpls1a.train.test.error(x,y,x1,y1,br=TRUE)

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。