R语言 qpgraph包 qpPRscoreThreshold()函数中文帮助文档(中英文对照)

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qpPRscoreThreshold(qpgraph)
qpPRscoreThreshold()所属R语言包：qpgraph

                                         Calculation of scores thresholds attaining nominal precision or recall levels
                                         计算分数阈值达到标称精度或召回水平

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculates the score threshold at a given precision or recall level from a given precision-recall curve.
计算从一个给定的精度，召回曲线在给定的精度或召回级别的得分阈值。


用法----------Usage----------


qpPRscoreThreshold(preRecFun, level, recall.level=TRUE, max.score=9999999)



参数----------Arguments----------

参数：preRecFun
precision-recall function (output from qpPrecisionRecall).
精密召回功能（qpPrecisionRecall输出）。


参数：level
recall or precision level.
召回或精度水平。


参数：recall.level
logical; if TRUE then it is assumed that the value given in the level parameter corresponds to a desired level of recall; if FALSE then it is assumed a desired level of precision.
逻辑，如果TRUE，那么它被认为水平参数的值对应的召回所需的水平，如果为FALSE，那么它承担了所需的精确程度。


参数：max.score
maximum score given by the method that produced the precision-recall function to an association.
最高得分的方法，关联公司生产的精密召回功能。


值----------Value----------

The score threshold at which a given level of precision or recall is attained by the given precision-recall function. For levels that do not form part of the given function their score is calculated by linear interpolation and for this reason is important to carefully specify a proper value for the max.score parameter.
得分阈值的精度或召回达到给定的精度，召回功能。水平不形成给定函数的一部分，他们的得分是由线性插值计算，基于这个原因，重要的是要仔细指定为max.score参数的正确值。


作者（S）----------Author(s)----------


R. Castelo and A. Roverato



参考文献----------References----------

Pattern Recogn. Lett., 27:861-874, 2006.

参见----------See Also----------

qpPrecisionRecall qpGraph
qpPrecisionRecallqpGraph


举例----------Examples----------


require(mvtnorm)

nVar <- 50  ## number of variables[＃变量]
maxCon <- 5 ## maximum connectivity per variable[＃最大连接每个变量]
nObs <- 30  ## number of observations to simulate[＃号观测到模拟]

set.seed(123)

A <- qpRndGraph(p=nVar, d=maxCon)
Sigma <- qpG2Sigma(A, rho=0.5)
X <- rmvnorm(nObs, sigma=as.matrix(Sigma))

nrr.estimates <- qpNrr(X, q=1, verbose=FALSE)

nrr.prerec <- qpPrecisionRecall(nrr.estimates, A, decreasing=FALSE,
                                recallSteps=seq(0, 1, by=0.1))

qpPRscoreThreshold(nrr.prerec, level=0.5, recall.level=TRUE, max.score=0)

qpPRscoreThreshold(nrr.prerec, level=0.5, recall.level=FALSE, max.score=0)

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