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

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trainTuneParetoClassifier(TunePareto)
trainTuneParetoClassifier()所属R语言包：TunePareto

                                         Train a TunePareto classifier
                                         培养了TunePareto分类

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Trains a classifier wrapped in a TuneParetoClassifier object. The trained classifier model can then be passed to predict.TuneParetoModel.
培养一个分类包裹在一个TuneParetoClassifier对象的。训练有素的分类模型，然后可以传递给predict.TuneParetoModel。


用法----------Usage----------


trainTuneParetoClassifier(classifier, trainData, trainLabels, ...)



参数----------Arguments----------

参数：classifier
A TuneParetoClassifier object as returned by tuneParetoClassifier or one of the predefined classification functions (see predefinedClassifiers).  
A，TuneParetoClassifier对象为返回tuneParetoClassifier或一个预定义的分类功能（见predefinedClassifiers，）。


参数：trainData
The data set to be used for the classifier training. This is usually a matrix or data frame with the samples in the rows and the features in the columns.  
的数据集，被用于分类器的训练。这通常是与样品中的行和列中的功能的一个矩阵或数据框。


参数：trainLabels
A vector of class labels for the samples in trainData.  
一个向量的样品中trainData类的标签。


参数：...
Further parameters to be passed to the classifier. These must be parameters specified in the classifierParameterNames parameter of tuneParetoClassifier and usually correspond to the tuned parameters.  
进一步的参数被传递到分级。这些都必须在classifierParameterNames参数的tuneParetoClassifier指定的参数，通常对应调整的参数。


值----------Value----------

Returns an object of class TuneParetoModel with the following entries
返回一个对象的类TuneParetoModel下面的条目


参数：classifier
The classifier object supplied in the classifier parameter
分类对象classifier参数


参数：classifierParams
The additional parameters supplied to the classifier in the ... parameter
额外提供的参数的分类...参数


参数：trainData
If classifier is an all-in-one classifier without a separate prediction method, this stores the input training data.
如果classifier是所有功能于一身的分类没有一个单独的预测方法，这将所输入的训练数据。


参数：trainLabels
If classifier is an all-in-one classifier without a separate prediction method, this stores the input training labels.
如果classifier是所有功能于一身的分类没有一个单独的预测方法，这将所输入的训练标签。


参数：model
If classifier consists of separate training and prediction methods, this contains the trained classifier model.
如果classifier由单独的训练和预测方法，这包含了训练的分类模型。


参见----------See Also----------

tuneParetoClassifier, predefinedClassifiers, predict.TuneParetoModel
tuneParetoClassifier，predefinedClassifiers，predict.TuneParetoModel


实例----------Examples----------



# train an SVM classifier[训练SVM分类器]
cl <- tunePareto.svm()
tr <- trainTuneParetoClassifier(cl,
                                iris[,-ncol(iris)],
                                iris[,ncol(iris)],
                                cost=0.001)

# re-apply the classifier to predict the training data[重新申请的分类预测训练数据]
print(iris[,ncol(iris)])
print(predict(tr, iris[,-ncol(iris)]))

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