R语言 MLInterfaces包 varImpStruct-class()函数中文帮助文档(中英文对照)

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varImpStruct-class(MLInterfaces)
varImpStruct-class()所属R语言包：MLInterfaces

                                        Class "varImpStruct" – collect data on variable importance
                                         类“varImpStruct” - 收集数据变量的重要性

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

collects data on variable importance
收集数据变量的重要性


类的对象----------Objects from the Class----------

Objects can be created by calls of the form new("varImpStruct", ...). These are matrices of importance measures with separate  slots identifying algorithm generating the measures and variable names.
创建对象可以通过检测的形式new("varImpStruct", ...)。这些重要措施矩阵与识别算法生成的措施和变量名的独立插槽。


插槽----------Slots----------




.Data: Object of class "matrix" actual importance
.Data类"matrix"实际的重要性对象




method: Object of class "character" tag
method类"character"标签：对象




varnames: Object of class "character" conformant
varnames类"character"符合性：对象


延伸----------Extends----------

Class "matrix", from data part. Class "structure", by class "matrix". Class "array", by class "matrix". Class "vector", by class "matrix", with explicit coerce. Class "vector", by class "matrix", with explicit coerce.
类"matrix"，从数据的一部分。类"structure"类"matrix"。类"array"类"matrix"。 "vector"类，类“矩阵”，明确要挟。 "vector"类，类“矩阵”，明确要挟。


方法----------Methods----------




plot signature(x = "varImpStruct"): make a bar plot, you can supply arguments plat and toktype which will use lookUp(...,plat,toktype) from the annotate package to translate probe names to, e.g.,
图signature(x = "varImpStruct")：条形图，可以提供参数plat和toktype将使用lookUp(...,plat,toktype)annotate包翻译探针名称，如，




show signature(object = "varImpStruct"): simple abbreviated
显示signature(object = "varImpStruct")：简单的缩写




getVarImp signature(object = "classifOutput", fixNames="logical"): extractor of variable importance structure; fixNames parameter is to remove leading X used to make variable names syntactic by randomForest (ca 1/2008).  You can set fixNames to false
getVarImpsignature(object = "classifOutput", fixNames="logical")：提取变量的重要性结构; fixNames参数是用来做变量名由randomForest（约1/2008）句法领先的X删除。你可以设置为false的fixNames




report signature(object = "classifOutput", fixNames="logical"): extractor of variable importance data, with annotation; fixNames parameter is to remove leading X used to make variable names syntactic by randomForest (ca 1/2008).  You can set fixNames to false
报告signature(object = "classifOutput", fixNames="logical")：提取变量的重要性，数据，注解; fixNames参数的是用来做变量名由randomForest（约1/2008）句法领先的X删除。你可以设置为false的fixNames


举例----------Examples----------


library(golubEsets)
data(Golub_Merge)
library(hu6800.db)
smallG <- Golub_Merge[1001:1060,]
set.seed(1234)
opar=par(no.readonly=TRUE)
par(las=2, mar=c(10,11,5,5))
rf2 <- MLearn(ALL.AML~., smallG, randomForestI, 1:40, importance=TRUE,
sampsize=table(smallG$ALL.AML[1:40]), mtry=sqrt(ncol(exprs(smallG))))
plot( getVarImp( rf2, FALSE ), n=10, plat="hu6800", toktype="SYMBOL")
par(opar)
report( getVarImp( rf2, FALSE ), n=10, plat="hu6800", toktype="SYMBOL")

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