R语言 MCRestimate包 RF.wrap()函数中文帮助文档(中英文对照)

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RF.wrap(MCRestimate)
RF.wrap()所属R语言包：MCRestimate

                                        Wrapper function for different classification methods
                                         包装功能不同分类方法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Wrapper function for different classification methods used by MCRestimator. These functions are mainly used within the
MCRestimator使用不同的分类方法的包装功能。这些功能主要用于在


用法----------Usage----------


RF.wrap(x,y,...)
PAM.wrap(x,y,threshold,...)
PLR.wrap(x,y,kappa=0,eps=1e-4,...)
SVM.wrap(x,y,gamma = NULL, kernel = "radial", ...)
GPLS.wrap(x,y,...)



参数----------Arguments----------

参数：x,y
x is a matrix where each row refers to a sample a each column refers to a gene; y is a factor which includes the class for each sample
x是一个矩阵，其中的每一行是指每列是指一个基因样本，y是一个因素，其中包括每个样品的类


参数：threshold
the threshold for PAM
PAM的阈值


参数：kappa
the penalty parameter for the penalised logistic regression
罚款的惩罚项的Logistic回归参数


参数：eps
precision of convergence
收敛精度


参数：gamma
parameter for support vector machines
支持向量机的参数


参数：kernel
parameter for support vector machines
支持向量机的参数


参数：...
Further parameters
更多参数


值----------Value----------

Every function return a predict function which can be used to predict
每一个函数返回一个预测功能，它可以用来预测


作者（S）----------Author(s)----------


Markus Ruschhaupt <a href="mailto:m.ruschhaupt@dkfz.de">mailto:m.ruschhaupt@dkfz.de</a>



参见----------See Also----------

MCRestimate
MCRestimate


举例----------Examples----------


library(golubEsets)
data(Golub_Train)

class.column <- "ALL.AML"
Preprocessingfunctions <- c("varSel.highest.var")
list.of.poss.parameter <- list(threshold = 6)

Preprocessingfunctions <- c("identity")
class.function <- "PAM.wrap"
plot.label <- "Samples"

cross.outer <- 10
cross.repeat <- 7
cross.inner <- 5

PAM.estimate <- MCRestimate(Golub_Train,
                class.column,
                classification.fun = class.function,
                thePreprocessingMethods = Preprocessingfunctions,
                poss.parameters = list.of.poss.parameter,
                cross.outer = cross.outer, cross.inner = cross.inner,
                cross.repeat = cross.repeat, plot.label = plot.label)

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