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R语言 RRF包 margin()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-28 21:07:28 | 显示全部楼层 |阅读模式
margin(RRF)
margin()所属R语言包:RRF

                                        Margins of RRF Classifier
                                         保证金的RRF分类

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute or plot the margin of predictions from a RRF classifier.
计算或绘制的预测从RRF分类的缘。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'RRF'
margin(x, ...)
## Default S3 method:[默认方法]
margin(x, observed, ...)
## S3 method for class 'margin'
plot(x, sort=TRUE, ...)



参数----------Arguments----------

参数:x
an object of class RRF, whose type is not regression, or a matrix of predicted probabilities, one column per class and one row per observation. For the plot method, x should be an object returned by margin.
类RRF,type不regression,或矩阵的预测概率,一列,每类和每行观察的对象。对于plot方法,x应该是对象返回margin。


参数:observed
the true response corresponding to the data in x.
真正的响应相对应的数据在x。


参数:sort
Should the data be sorted by their class labels?
类标签的数据进行排序?


参数:...
other graphical parameters to be passed to plot.default.
其他图形参数被传递到plot.default。


值----------Value----------

For margin, the margin of observations from the RRF classifier (or whatever classifier that produced the predicted probability matrix given to margin). The margin of a data point is defined as the proportion of votes for the correct class minus maximum proportion of votes for the other classes.  Thus under majority votes, positive margin means correct classification, and vice versa.
对于margin,观察缘来自RRF分类器(或任何分类的预测概率矩阵margin)。的数据点被定义为正确的类负最大比例的其他类别的票票的比例的保证金。因此,根据多数票,切缘阳性是指正确的分类,反之亦然。


(作者)----------Author(s)----------


Robert Gentlemen, with slight modifications by Andy Liaw



参见----------See Also----------

RRF
RRF


实例----------Examples----------


set.seed(1)
data(iris)
iris.rf <- RRF(Species ~ ., iris, keep.forest=FALSE)
plot(margin(iris.rf))

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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