R语言 sparsenet包 gendata()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

gendata(sparsenet)
gendata()所属R语言包：sparsenet

                                         Generate data for testing sparse model selection
                                         生成数据测试稀疏模式选择

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function generates x/y data for testing sparsenet and glmnet
此功能会产生X / Y数据测试sparsenet和glmnet


用法----------Usage----------


gendata(N, p, nonzero, rho, snr = 3, alternate = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：N
Sample size (eg 500)  
样本大小（例如500）


参数：p
Number of features or variables (eg 1000)  
功能或变量（如：1000）


参数：nonzero
Number if nonzero coefficients (eg 30)  
如果非零系数（例如30）


参数：rho
pairwise correlation between features  
两两之间的相关性功能


参数：snr
Signal to noise ratio - SD signal/ SD noise - try 3  
信噪比 -  SD信号/ SD噪音的 - 尝试3


参数：alternate
Alternate sign of coefficients  
备用系数的迹象


Details

详细信息----------Details----------

Generates Gaussian x and y data. The nonzero coefficients decrease linearly in absolute value from nonzero down to 0. If alternate=TRUE their signs alternate, else not
生成高斯X和Y数据。非零系数线性降低的绝对值从非零值下降到0。如果alternate=TRUE自己的招牌替代，否则不


值----------Value----------

A list with components x and y as well some other details about the dataset
分量x和y，以及其他一些细节的数据集列表


（作者）----------Author(s)----------



Trevor Hastie and Jerome Friedman




实例----------Examples----------


train.data=gendata(100,1000,nonzero=30,rho=0.3,snr=3)
fit=sparsenet(train.data$x,train.data$y)
par(mfrow=c(3,3))
plot(fit)
par(mfrow=c(1,1))
fitcv=cv.sparsenet(train.data$x,train.data$y,trace.it=TRUE)
plot(fitcv)

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注：
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