R语言 WilcoxCV包 generate.split()函数中文帮助文档(中英文对照)

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generate.split(WilcoxCV)
generate.split()所属R语言包：WilcoxCV

                                        Generating random splittings into learning and test data sets
                                         学习和测试数据集生成随机分裂成

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function generate.split  generates niter random splittings into learning and test data sets for use in Monte-Carlo cross-validation (MCCV).
的功能generate.split产生niter用于学习和测试数据集的Monte-Carlo交叉验证（MCCV）的随机分裂。


用法----------Usage----------


generate.split(niter,n,ntest)



参数----------Arguments----------

参数：niter
The number of iterations (number of splits into learning and split sets).
的迭代数（分割数到学习和分割集）。


参数：n
The total number of observations in the data set.
数据集合中的观测的总数。


参数：ntest
The number of observations in the test sets.
在测试集的若干意见。


Details

详细信息----------Details----------

This function is meant for use in Monte-Carlo cross-validation (MCCV).
此功能是使用中的Monte-Carlo交叉验证（MCCV）的。


值----------Value----------

A niter x ntest matrix giving the indices of the observations included in the test sets. The i-th row gives the indices of the ntest observations included in the test set for the i-th MCCV iteration.
AniterXntest矩阵给的指标包括在测试集的意见。的第i个行给出ntest观测的指数，其中包括在测试中设置为第i个MCCV迭代。


（作者）----------Author(s)----------



Anne-Laure Boulesteix (<a href="http://www.ibe.med.uni-muenchen.de/organisation/mitarbeiter/020_professuren/boulesteix/index.html">http://www.ibe.med.uni-muenchen.de/organisation/mitarbeiter/020_professuren/boulesteix/index.html</a>)










参考文献----------References----------

A. L. Boulesteix (2007). WilcoxCV: an R package for fast variable selection in cross-validation. Bioinformatics 23:1702-1704.


参见----------See Also----------

generate.cv,wilcox.split,wilcox.selection.split
generate.cv，wilcox.split，wilcox.selection.split


实例----------Examples----------


# load WilcoxCV library[加载WilcoxCV库]
library(WilcoxCV)

# Generate 50 splits with ratio 2:1 for a data set including 90 observations[产生50个比为2:1分割的数据集包括90个观察]
my.split<-generate.split(niter=50,n=90,ntest=30)

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