R语言 CMA包 obsinfo()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

obsinfo(CMA)
obsinfo()所属R语言包：CMA

                                        Classifiability of observations
                                         classifiability观察

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Some observations are harder to classify than others. It is frequently of interest to know which observations are consistenly misclassified; these are candiates for outliers or wrong class labels.
有些意见是比别人更努力，以分类。这是经常的兴趣，知道哪些意见consistenly误判，这些都是为离群candiates或错误类的标签。


参数----------Arguments----------

参数：object
An object of class evaluation, generated with scheme = "observationwise"
一个对象类evaluation以scheme = "observationwise"产生


参数：threshold
threshold value of (observation-wise) performance measure, s. evaluation that has to be exceeded in order to speak of consistent misclassification. If measure = "average probability", then values below threshold are regarded as consistent misclassification. Note that the default values 1 is not sensible in that case
（明智的观察）绩效衡量的阈值。 evaluation有超过发言，一致的误判。如果measure = "average probability"，然后值低于threshold一致误判。请注意，默认值1是不理智的在这种情况下


参数：show
Should the information be printed ? Default is TRUE.
应该被打印的信息？默认TRUE。


Details

详情----------Details----------

As not all observation must have been classified at least once,
由于不是所有的观测必须至少有一次被列为


值----------Value----------

A list with two components
两部分组成名单


参数：misclassification
A data.frame containing the indices of consistenly misclassfied observations and the corresponding performance measure.
一个data.frame含有consistenly misclassfied的意见和相应的性能指标指数。


参数：notclassified
The indices of those observations not classfied at all, s. details.
在所有的这些意见不点分类指数。细节。


作者（S）----------Author(s)----------


Martin Slawski <a href="mailto:ms@cs.uni-sb.de">ms@cs.uni-sb.de</a>

Anne-Laure Boulesteix <a href="mailto:boulesteix@ibe.med.uni-muenchen.de">boulesteix@ibe.med.uni-muenchen.de</a>



参考文献----------References----------

CMA - A comprehensive Bioconductor package for supervised classification with high dimensional data. BMC Bioinformatics 9: 439

参见----------See Also----------

evaluation
evaluation

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