R语言 nlcv包 classify()函数中文帮助文档(中英文对照)

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classify(nlcv)
classify()所属R语言包：nlcv

                                        Wrapper to run all classifiers for one run
                                         包装运行一个运行的所有分类

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Wrapper function that will run all classification algorithms using a given split in training and test data (corresponding to one run in the outer loop of the double cross validation).
包装功能将运行所有分类算法用在训练和测试数据（对应一个运行在双交叉验证外环）分裂。


用法----------Usage----------


classify(eset, trainingSample, testSample, classVar = "type")



参数----------Arguments----------

参数：eset
Expression set on which the classifiers will be run
表达组的分类将运行


参数：trainingSample
matrix with for each run the indices of the observations included in the training (or learning) sample
每个运行在训练中所包含的意见指数（或学习）样本矩阵


参数：testSample
matrix with for each run the indices of the  observations included in the test (or validation) sample
矩阵为每个运行指数（或验证）样品在测试中所包含的意见


参数：classVar
String giving the name of the variable containing the observed class labels  
使观测到的类标签包含的变量的名称的字符串


值----------Value----------

A list with the following components
以下组件列表


参数：dlda
estimated misclassification rate using  diagonal linear discriminant analysis
估计的误判率，采用对角线的线性判别分析


参数：svm
estimated misclassification rate using  support vector machines
使用支持向量机估计的误判率


参数：randomForest
estimated misclassification rate using  a random forest
估计的误判率，使用随机森林


参数：bagg
estimated misclassification rate using  bagging  
估计的误判率，采用套袋


参数：pam
estimated misclassification rate using  the pam algorithm
使用PAM算法估计的误判率


参数：dlda.predic
predicted values by linear discriminant analysis
线性判别分析预测值


参数：svm.predic
predicted values by support vector machines
支持向量机预测值


参数：randomForest.predic
predicted values by random forests
随机森林的预测值


参数：bagg.predic
predicted values by bagg
bagg预测值


参数：pam.predic
predicted values by the pam algorithm
由PAM算法的预测值


注意----------Note----------

The different classification algorithms are called via the uniform interfaces of the MLInterfaces package.
不同的分类算法被称为通过MLInterfaces包的统一接口。


作者（S）----------Author(s)----------


Willem Talloen and Tobias Verbeke

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注：
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