### R code from vignette source 'iterativeBMA.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: Setup ################################################### library ("Biobase") library("BMA") library("iterativeBMA") ################################################### ### code chunk number 2: getTrainData ################################################### ## use the sample training data. The {\it ExpressionSet} is called trainData. data(trainData) ## the class vector (0,1) is called trainClass data(trainClass) ################################################### ### code chunk number 3: trainingStep ################################################### ## training phase: select relevant genes ret.bic.glm <- iterateBMAglm.train (train.expr.set=trainData, trainClass, p=100) ret.bic.glm$namesx ret.bic.glm$probne0 ## get the selected genes with probne0 > 0 ret.gene.names <- ret.bic.glm$namesx[ret.bic.glm$probne0 > 0] ret.gene.names ## get the posterior probabilities for the selected models ret.bic.glm$postprob ################################################### ### code chunk number 4: testStep ################################################### ## The test ExpressionSet is called testData. data (testData) ## get the subset of test data with the genes from the last iteration of bic.glm curr.test.dat <- t(exprs(testData)[ret.gene.names,]) ## to compute the predicted probabilities for the test samples y.pred.test <- apply (curr.test.dat, 1, bma.predict, postprobArr=ret.bic.glm$postprob, mleArr=ret.bic.glm$mle) ## compute the Brier Score if the class labels of the test samples are known data (testClass) brier.score (y.pred.test, testClass) ################################################### ### code chunk number 5: trainPredictStep ################################################### ## train and predict ret.vec <- iterateBMAglm.train.predict (train.expr.set=trainData, test.expr.set=testData, trainClass, p=100) ## compute the Brier Score data (testClass) brier.score (ret.vec, testClass) ################################################### ### code chunk number 6: trainPredictTestStep ################################################### iterateBMAglm.train.predict.test (train.expr.set=trainData, test.expr.set=testData, trainClass, testClass, p=100) ################################################### ### code chunk number 7: imageplot ################################################### imageplot.iterate.bma (ret.bic.glm)