R语言 sperrorest包 err.default()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

err.default(sperrorest)
err.default()所属R语言包：sperrorest

                                        Default error function
                                         默认误差函数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculate a variety of accuracy measures from observations and predictions of numerical and categorical response variables.
计算出各种精度指标的数值和分类响应变量的观测和预测的。


用法----------Usage----------


  err.default(obs, pred)



参数----------Arguments----------

参数：obs
factor, logical, or numeric vector with observations
因素，逻辑或数值向量与观测


参数：pred
factor, logical, or numeric vector with predictions. Must be of same type as obs with the exception that pred may be numeric if obs is factor or logical ('soft' classification).
与预测的因素，逻辑，或数字矢量。必须是同一类型的obspred除可以是数字，如果obs是factor或logical（软分类）。


值----------Value----------

A list with (currently) the following components,
（目前）以下组件列表，

misclassification error, overall accuracy; if two classes, sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), kappa  <tr valign="top"><td>'soft' classification</td>
误分，整体准确度;如果两个类，灵敏度，特异性，阳性预测值（PPV），阴性预测值（NPV），κ<tr valign="top"> <TD> 'soft' classification</ TD>

area under the ROC curve, error and accuracy at a obs>0.5 dichotomization, false-positive rate (FPR; 1-specificity) at 70, 80 and 90 percent sensitivity, true-positive rate (sensitivity) at 80, 90 and 95 percent specificity
根据ROC曲线，错误和准确性在OBS> 0.5二分法，假阳性率（FPR 1  - 特异性）在70，80和90％的敏感性，真阳性率（灵敏度）为80，90和95％的面积特异性


参数：regression
bias, standard deviation, mean squared error, MAD (mad), median, interquartile range (IQR) of residuals
偏差，标准偏差，均方误差，MAD（mad），中位数，四分位数间距（IQR）的残差


注意----------Note----------

NA values are currently not handled by this function, i.e. they will result in an error.
NA值目前未由该函数处理，也就是说，它们将导致错误。


参见----------See Also----------

ROCR
ROCR


实例----------Examples----------


obs = rnorm(1000)
# Two mock (soft) classification examples:[两个模拟（软）分类的例子：]
err.default( obs&gt;0, rnorm(1000) ) # just noise[只是噪音]
err.default( obs&gt;0, obs + rnorm(1000) ) # some discrimination[一些歧视]
# Three mock regression examples:[模拟回归的例子：]
err.default( obs, rnorm(1000) ) # just noise, but no bias[只是噪音，但没有偏见]
err.default( obs, obs + rnorm(1000) ) # some association, no bias[一些协会，无偏见]
err.default( obs, obs + 1 ) # perfect correlation, but with bias[完美的相关性，但与偏见]

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