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R语言 CMA包 pls_rfCMA()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-25 15:25:09 | 显示全部楼层 |阅读模式
pls_rfCMA(CMA)
pls_rfCMA()所属R语言包:CMA

                                        Partial Least Squares followed by random forests
                                         偏最小二乘随机森林遵循小平

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This method constructs a classifier that extracts Partial Least Squares components used to generate Random Forests, s. rfCMA.
这种方法构造一个分类提取偏最小二乘用于产生随机森林的组件。 rfCMA。

For S4 method information, see pls_rfCMA-methods.
S4方法的详细信息,请参阅pls_rfCMA-methods。


用法----------Usage----------


pls_rfCMA(X, y, f, learnind, comp = 2 * nlevels(as.factor(y)), seed = 111,models=FALSE, ...)



参数----------Arguments----------

参数:X
Gene expression data. Can be one of the following:   
基因表达数据。可以是下列之一:

A matrix. Rows correspond to observations, columns to variables.  
Amatrix。行对应的观察,列变量。

A data.frame, when f is not missing (s. below).  
一个data.frame时f不缺少(S.下面)。

An object of class ExpressionSet.  
对象类ExpressionSet。


参数:y
Class labels. Can be one of the following:   
类的标签。可以是下列之一:

A numeric vector.  
一个numeric向量。

A factor.  
Afactor。

A character if X is an ExpressionSet that specifies the phenotype variable.  
一个如果character X是一个ExpressionSet指定的表型变量。

missing, if X is a data.frame and a proper formula f is provided.  
missing,X是data.frame和适当的公式f提供。

WARNING: The class labels will be re-coded to range from 0 to K-1, where K is the total number of different classes in the learning set.  
警告:类标签将被重新编码范围从0K-1,K是在学习集不同类别的总数。


参数:f
A two-sided formula, if X is a data.frame. The left part correspond to class labels, the right to variables.
一个双面的公式,如果X是data.frame。左边部分对应类的标签,对变量的权利。


参数:learnind
An index vector specifying the observations that belong to the learning set. May be missing; in that case, the learning set consists of all observations and predictions are made on the learning set.
索引向量指定属于学习集的意见。可能missing;在这种情况下,学习组学习集的所有意见和预测。


参数:comp
Number of Partial Least Squares components to extract. Default ist two times the number of different classes.
偏最小二乘组件提取的数目。默认IST两次不同类别的数量。


参数:seed
Fix Random number generator seed to seed. This is useful to guarantee reproducibility of the results, due to the random component in the random Forest.
修正随机数发生器的种子seed。这是有用的,以保证可重复性的结果,由于在随机森林的随机成分。


参数:models
a logical value indicating whether the model object shall be returned  
一个逻辑值,该值指示是否应归还模型对象


参数:...
Further arguments to be passed to randomForests from the package of the same name.
进一步的参数被传递到randomForests来自同名的软件包。


值----------Value----------

An object of class cloutput.
对象类cloutput。


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>



参考文献----------References----------



<h3>See Also</h3>  <code>compBoostCMA</code>, <code>dldaCMA</code>, <code>ElasticNetCMA</code>, <code>fdaCMA</code>, <code>flexdaCMA</code>, <code>gbmCMA</code>, <code>knnCMA</code>, <code>ldaCMA</code>, <code>LassoCMA</code>, <code>nnetCMA</code>, <code>pknnCMA</code>, <code>plrCMA</code>, <code>pls_ldaCMA</code>, <code>pls_lrCMA</code>, <code>pnnCMA</code>, <code>qdaCMA</code>, <code>rfCMA</code>,

举例----------Examples----------


### load Golub AML/ALL data[#负载戈卢布反洗钱/所有数据]
data(golub)
### extract class labels[#提取类标签]
golubY <- golub[,1]
### extract gene expression[#提取的基因表达]
golubX <- as.matrix(golub[,-1])
### select learningset[#选择learningset]
ratio <- 2/3
set.seed(111)
learnind <- sample(length(golubY), size=floor(ratio*length(golubY)))
### run PLS, combined with Random Forest[#运行的薪酬水平,结合随机森林]
#result &lt;- pls_rfCMA(X=golubX, y=golubY, learnind=learnind)[结果< -  pls_rfCMA(x = golubX,Y = golubY,learnind = learnind)]
### show results[#显示结果]
#show(result)[表明(结果)]
#ftable(result)[ftable(结果)]
#plot(result)[积(结果)]

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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