Nothing
### R code from vignette source 'ipred-examples.Rnw'
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### code chunk number 1: preliminaries
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options(prompt=">", width=50)
set.seed(210477)
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### code chunk number 2: bagging
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library("ipred")
library("rpart")
library("MASS")
data("GlaucomaM", package="TH.data")
gbag <- bagging(Class ~ ., data = GlaucomaM, coob=TRUE)
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### code chunk number 3: print-bagging
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print(gbag)
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### code chunk number 4: double-bagging
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scomb <- list(list(model=slda, predict=function(object, newdata)
predict(object, newdata)$x))
gbagc <- bagging(Class ~ ., data = GlaucomaM, comb=scomb)
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### code chunk number 5: predict.bagging
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predict(gbagc, newdata=GlaucomaM[c(1:3, 99:102), ])
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### code chunk number 6: indirect.formula
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data("GlaucomaMVF", package="ipred")
GlaucomaMVF <- GlaucomaMVF[,-63]
formula.indirect <- Class~clv + lora + cs ~ .
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### code chunk number 7: indirect.fit
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classify <- function (data) {
attach(data)
res <- ifelse((!is.na(clv) & !is.na(lora) & clv >= 5.1 & lora >=
49.23372) | (!is.na(clv) & !is.na(lora) & !is.na(cs) &
clv < 5.1 & lora >= 58.55409 & cs < 1.405) | (is.na(clv) &
!is.na(lora) & !is.na(cs) & lora >= 58.55409 & cs < 1.405) |
(!is.na(clv) & is.na(lora) & cs < 1.405), 0, 1)
detach(data)
factor (res, labels = c("glaucoma", "normal"))
}
fit <- inclass(formula.indirect, pFUN = list(list(model = lm)),
cFUN = classify, data = GlaucomaMVF)
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### code chunk number 8: print.indirect
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print(fit)
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### code chunk number 9: predict.indirect
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predict(object = fit, newdata = GlaucomaMVF[c(1:3, 86:88),])
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### code chunk number 10: bagging.indirect
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mypredict.rpart <- function(object, newdata) {
RES <- predict(object, newdata)
RET <- rep(NA, nrow(newdata))
NAMES <- rownames(newdata)
RET[NAMES %in% names(RES)] <- RES[NAMES[NAMES %in% names(RES)]]
RET
}
fit <- inbagg(formula.indirect, pFUN = list(list(model = rpart, predict =
mypredict.rpart)), cFUN = classify, nbagg = 25, data = GlaucomaMVF)
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### code chunk number 11: plda
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mypredict.lda <- function(object, newdata){
predict(object, newdata = newdata)$class
}
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### code chunk number 12: cvlda
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errorest(Class ~ ., data= GlaucomaM,
model=lda, estimator = "cv", predict= mypredict.lda)
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### code chunk number 13: cvindirect
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errorest(formula.indirect,
data = GlaucomaMVF, model = inclass,
estimator = "632plus",
pFUN = list(list(model = lm)), cFUN = classify)
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### code chunk number 14: varsel-def
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mymod <- function(formula, data, level=0.05) {
# select all predictors that are associated with an
# univariate t.test p-value of less that level
sel <- which(lapply(data, function(x) {
if (!is.numeric(x))
return(1)
else
return(t.test(x ~ data$Class)$p.value)
}) < level)
# make sure that the response is still there
sel <- c(which(colnames(data) %in% "Class"), sel)
# compute a LDA using the selected predictors only
mod <- lda(formula , data=data[,sel])
# and return a function for prediction
function(newdata) {
predict(mod, newdata=newdata[,sel])$class
}
}
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### code chunk number 15: varsel-comp
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errorest(Class ~ . , data=GlaucomaM, model=mymod, estimator = "cv",
est.para=control.errorest(k=5))
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