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

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getFinalClassifier-methods(Rmagpie)
getFinalClassifier-methods()所属R语言包：Rmagpie

                                        getFinalClassifier Method to access the attributes of a finalClassifier from an assessment
                                         getFinalClassifier访问方法从评估的一个finalClassifier的属性

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This method provides an easy interface to access the attributes of the object of class finalClassifier related to a particular assessment, directly from this object assessment. The argument topic specifies which part of the finalClassifier is of interest.
这种方法提供了一个简单的接口来访问类finalClassifier涉及到一个特定的评估，直接从该对象的评估，对象的属性。参数topic指定的finalClassifier部分的利息是。


参数----------Arguments----------

参数：object
Object of class assessment. Object assessment of interest
Object of class assessment。感兴趣的对象评估


参数：topic
character. Optional argument that specifies which attribute of the finalClassifier is requested, the possible values are genesFromBestToWorst (slot genesFromBestToWorst of the finalClassifier), models (slot models of the finalClassifier), if the topic is missing then the whole finalClassifier object is returned.
character。可选参数，指定属性的finalClassifier要求，可能的值是genesFromBestToWorst（插槽genesFromBestToWorstfinalClassifier的），models（槽modelsfinalClassifier的），如果缺少topic然后返回整个finalClassifier对象。


值----------Value----------

The value returned by the method changes accordingly to the  topic argument.
返回值的方法改变相应的topic参数。

If  topic is missing object of class finalClassifier the finalClassifier corresponding to the assessment of interest
如果topic失踪object of class finalClassifierfinalClassifier相应的利益评估

If  topic is  "genesFromBestToWorst" numeric corresponding to the genesFromBestToWorst of the finalClassifier
如果topic是"genesFromBestToWorst"numericgenesFromBestToWorst的finalClassifier

If  topic is  "models" numeric corresponding to the models of the finalClassifier
如果topic是"models"numericmodels的finalClassifier


方法----------Methods----------




object = "assessment" The method is only applicable on objects of class
对象=“评估”的方法只适用于类对象


作者（S）----------Author(s)----------


Camille Maumet



参见----------See Also----------

finalClassifier, assessment
finalClassifier，assessment


举例----------Examples----------


#dataPath &lt;- file.path("C:", "Documents and Settings", "c.maumet", "My Documents", "Programmation", "Sources", "SVN", "R package", "data")[数据通路（< -  file.path的“C：”，“文件和设置”，“c.maumet”，“我的文档”，“Programmation”，“源”，“SVN的”，“R包”，“数据” ）]
#aDataset &lt;- new("dataset", dataId="vantVeer_70", dataPath=dataPath)[aDataset < - 新（“数据集”，“dataId =”vantVeer_70，数据通路=数据通路）]
#aDataset &lt;- loadData(aDataset)[aDataset < - 的LoadData（aDataset）]

mySubsets <- new("geneSubsets", optionValues=c(1,2,3,4,5,6))
data('vV70genesDataset')

# assessment with RFE and SVM[RFE和SVM与评估]
expeOfInterest <- new("assessment", dataset=vV70genes,
                               noFolds1stLayer=10,
                               noFolds2ndLayer=9,
                               classifierName="svm",
                               typeFoldCreation="original",
                               svmKernel="linear",
                               noOfRepeat=2,
                               featureSelectionOptions=mySubsets)

expeOfInterest <- findFinalClassifier(expeOfInterest)

# Return the whole object of class finalClassifier[返回整个类finalClassifier的对象]
getFinalClassifier(expeOfInterest)
getFinalClassifier(expeOfInterest, 'genesFromBestToWorst')
getFinalClassifier(expeOfInterest, 'models')

# assessment with NSC[评估与NSC]
expeOfInterest <- new("assessment", dataset=vV70genes,
                               noFolds1stLayer=10,
                               noFolds2ndLayer=9,
                               featureSelectionMethod='nsc',
                               classifierName="nsc",
                               typeFoldCreation="original",
                               svmKernel="linear",
                               noOfRepeat=2,
                               featureSelectionOptions=new("thresholds"))

expeOfInterest <- findFinalClassifier(expeOfInterest)

# Return the whole object of class finalClassifier[返回整个类finalClassifier的对象]
getFinalClassifier(expeOfInterest)
getFinalClassifier(expeOfInterest, 'genesFromBestToWorst')
getFinalClassifier(expeOfInterest, 'models')

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