R语言 CMA包 clvarseloutput-class()函数中文帮助文档(中英文对照)

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clvarseloutput-class(CMA)
clvarseloutput-class()所属R语言包：CMA

                                        "clvarseloutput"
                                         “clvarseloutput”

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Object returned by all classifiers that can peform variable selection or compute variable importance. These are:
返回的对象分类，可以有为，变量选择或计算变量的重要性。它们是：

Random Forest, s. rfCMA,
随机森林。 rfCMA

Componentwise Boosting, s. compBoostCMA,
的分支推进的。 compBoostCMA

LASSO-logistic regression, s. LassoCMA,
套索logistic回归。 LassoCMA

ElasticNet-logistic regression, s. ElasticNetCMA
ElasticNet logistic回归。 ElasticNetCMA

. Objects of class clvarseloutput extend both the class
。类对象的clvarseloutput延长类


插槽----------Slots----------




learnind: Vector of indices that indicates which observations
learnind：矢量指数表明哪些意见




y: Actual (true) class labels of predicted observations.
y：实际（真实）的预测意见类的标签。




yhat: Predicted class labels by the classifier.
yhat：预测类的分类标签。




prob: A numeric matrix whose rows equals the number of predicted observations (length of y/yhat) and whose columns equal the number of different classes in the learning set. Rows add up to one. Entry j,k of this matrix contains the probability for the j-th predicted observation to belong to class k. Can be a matrix of NAs, if the classifier used does not
prob：一个numericmatrix行等于预测意见的数量和其列等于不同类别的数量（长度）y/yhat学习组。行添加了一个。条目j,k这个矩阵包含的个j概率预测观测属于类k。可以是一个矩阵NA的，如果不使用分级




method: Name of the classifer used.
method：名称的使用classifer的。




mode: character, one of "binary" (if the number of classes in the learning set is two)
mode：character，"binary"（如果班在学习集数是两个）




varsel: numeric vector of variable importance measures (for Random Forest) or absolute values of regression coefficients (for the other three methods mentionned above)
varsel：numeric向量变量的重要性措施（随机森林）或回归系数的绝对值（其他三个方法mentionned以上）


延伸----------Extends----------

Class "cloutput", directly. Class "varseloutput", directly.
类"cloutput"，直接。类"varseloutput"，直接。


方法----------Methods----------




show Use show(cloutput-object) for brief information
显示使用简要信息show(cloutput-object)




ftable Use ftable(cloutput-object) to obtain a confusion matrix/cross-tabulation
ftable使用ftable(cloutput-object)获得一片混乱矩阵/交叉制表




plot Use plot(cloutput-object) to generate a probability plot of the matrix
图使用plot(cloutput-object)生成矩阵的概率图




roc Use roc(cloutput-object) to compute the empirical ROC curve and the
中华民国使用roc(cloutput-object)来计算ROC曲线的实证和


作者（S）----------Author(s)----------


Martin Slawski <a href="mailto:ms@cs.uni-sb.de">ms@cs.uni-sb.de</a>

Anne-Laure Boulesteix <a href="mailto:boulesteix@ibe.med.uni-muenchen.de">boulesteix@ibe.med.uni-muenchen.de</a>



参见----------See Also----------

rfCMA, compBoostCMA, LassoCMA, ElasticNetCMA
rfCMA，compBoostCMA，LassoCMA，ElasticNetCMA

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注：
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