R语言 iterativeBMA包 brier.score()函数中文帮助文档(中英文对照)

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brier.score(iterativeBMA)
brier.score()所属R语言包：iterativeBMA

                                        Brier Score: assessment of prediction accuracy
                                         野蔷薇得分：评估预测的准确性

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The Brier Score is a probabilistic number of errors that takes the predicted probabilities into consideration. A small Brier Score indicates high prediction accuracy. This function assumes
马库斯 - 布莱尔分数是一个错误的概率，考虑到预测的概率。一个小马库斯 - 布莱尔分数表明预测精度较高。这个函数假设


用法----------Usage----------


brier.score (predictedArr, truthArr)



参数----------Arguments----------

参数：predictedArr
a vector consisting of the predicted probabilities that the test sample belongs to class 1.
矢量预测的概率测试样本属于第1类组成。


参数：truthArr
a zero-one vector indicating the known class labels of the test samples. We assume this vector has the same length as predictedArr.
零一个向量，表示测试样品的类标签。我们假设本向量predictedArr的长度相同。


Details

详情----------Details----------

The Brier Score computes the sum of squares of the differences  between the true class and the predicted probability over all  test samples. If the predicted probabilities are constrained  to equal to 0 or 1, the Brier Score is equal to the total
马库斯 - 布莱尔分数计算真正的类，并通过所有测试样本的预测概率之间的差异的平方的总和。如果预测的概率约束等于0或1，马库斯 - 布莱尔分数等于总


值----------Value----------

A non-negative real number.
一个非负实数。


参考文献----------References----------

Verification of forecasts expressed in terms of probability. Monthly Weather Review 78: 1-3.
Bayesian Model Averaging: Development of an improved multi-class, gene selection and classification tool for microarray data.  Bioinformatics 21: 2394-2402.

参见----------See Also----------

bma.predict, iterateBMAglm.train.predict
bma.predict，iterateBMAglm.train.predict


举例----------Examples----------


library (Biobase)
library (BMA)
library (iterativeBMA)
data(trainData)
data(trainClass)
data (testData)

ret.vec <- iterateBMAglm.train.predict (train.expr.set=trainData, test.expr.set=testData, trainClass, p=100)

## compute the Brier Score[＃计算马库斯 - 布莱尔分数]
data (testClass)
brier.score (ret.vec, testClass)


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