### R code from vignette source 'glmnetGLR.Rnw'
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### code chunk number 1: install
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require(glmnetGLR)
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### code chunk number 2: data
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# Load the VOrbitrap Shewanella QC data
data(traindata)
# Here are the first few observations of the datasets
traindata[1:5, 1:7]
# Here we select the predictor variables
predictors <- as.matrix(traindata[,9:96])
# The logistic regression model requires a binary response
# variable.
resp <- traindata[,"response"]
# Set the loss matrix
lM <- lossMatrix(c("Good","Good","Poor","Poor"),
c("Good","Poor","Good","Poor"),
c( 0, 1, 5, 0))
# Train the elastic net classifier
elasticNet <- trainGLR(truthLabels = resp,
predictors = predictors,
lossMat = lM)
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### code chunk number 3: checkdat
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elasticNet
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### code chunk number 4: predict
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# load the data for testing
data(testdata)
prediction_values <- predict(glmnetGLRobject = elasticNet,
newdata = testdata,
truthCol = 'Curated_Quality',
keepCols = 12:14)
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### code chunk number 5: summary
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summary(prediction_values)
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