### R code from vignette source 'vignettes/MLInterfaces/inst/doc/MLInterfaces.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: MLInterfaces.Rnw:108-110 ################################################### library(MLInterfaces) library(golubEsets) ################################################### ### code chunk number 2: redu ################################################### data(Golub_Merge) smallG <- Golub_Merge[200:259,] smallG ################################################### ### code chunk number 3: doknnB ################################################### #krun <- knnB( smallG, "ALL.AML", trainInd=1:40 ) krun = MLearn(ALL.AML~., smallG, knnI(k=1), 1:40) krun ################################################### ### code chunk number 4: lkco ################################################### confuMat(krun) ################################################### ### code chunk number 5: lkco2 ################################################### set.seed(1234) #nns <- nnetB( smallG[1:10,], "ALL.AML", trainInd=1:40, size=2, decay=.01, maxit=250 ) nns <- MLearn( ALL.AML~., smallG[1:10,], nnetI, trainInd=1:40, size=2, decay=.01, maxit=250 ) nns confuMat(nns) ################################################### ### code chunk number 6: MLInterfaces.Rnw:178-179 (eval = FALSE) ################################################### ## summary(RObject(nns)) ################################################### ### code chunk number 7: MLInterfaces.Rnw:183-184 (eval = FALSE) ################################################### ## ags <- agnesB(smallG, k=4, height=0, stand=FALSE) ################################################### ### code chunk number 8: MLInterfaces.Rnw:185-186 (eval = FALSE) ################################################### ## plot(RObject(ags), which.plot=2) ################################################### ### code chunk number 9: lkci ################################################### getClass("learnerSchema") getClass("xvalSpec") ################################################### ### code chunk number 10: lkcc ################################################### getClass("classifierOutput") ################################################### ### code chunk number 11: lkcl (eval = FALSE) ################################################### ## getClass("clustOutput") ################################################### ### code chunk number 12: dox ################################################### library(golubEsets) data(Golub_Merge) smallG <- Golub_Merge[200:250,] lk1 <- MLearn(ALL.AML~., smallG, knnI(k=1,l=0), xvalSpec("LOO")) confuMat(lk1) ################################################### ### code chunk number 13: doxr ################################################### ranpart = function(K, data) { N = nrow(data) cu = as.numeric(cut(1:N, K)) sample(cu, size=N, replace=FALSE) } ranPartition = function(K) function(data, clab, iternum) { p = ranpart(K, data) which(p == iternum) } lkran <- MLearn(ALL.AML~., smallG, knnI(k=1,l=0), xvalSpec("LOG", 8, partitionFunc=ranPartition(8))) confuMat(lkran) ################################################### ### code chunk number 14: dox2 ################################################### lk3 <- MLearn(ALL.AML~., smallG, knnI(k=1,l=0), xvalSpec("LOG", 8, partitionFunc=balKfold.xvspec(8))) confuMat(lk3) ################################################### ### code chunk number 15: dofs ################################################### data(iris) iris2 = iris[ iris$Species %in% levels(iris$Species)[1:2], ] iris2$Species = factor(iris2$Species) # drop unused levels x1 = MLearn(Species~., iris2, ldaI, xvalSpec("LOG", 3, balKfold.xvspec(3), fs.absT(3))) fsHistory(x1) ################################################### ### code chunk number 16: getpp ################################################### predProb <- round(testScores(nns),3) ################################################### ### code chunk number 17: gettrue ################################################### truth <- as.character(smallG$ALL.AML[-c(1:40)]) simpPred <- as.character(testPredictions(nns)) ################################################### ### code chunk number 18: mkclo ################################################### douClo <- function(pprob) function(lo,hi) pprob>lo & pprob