library(plda)
set.seed(1)
################################################################################
### DATA
################################################################################
# Load data
data(iris)
# Data matricies
X <- as.matrix(iris[, c(1,2,3,4)])
y <- as.factor(as.vector(iris[, 5]))
iris.results <- t(replicate(100, {
# Train, test data matricies
ind <- split.data(X, train = 0.6, val = 0, test = 0.4)
X.trn <- X[ind$trn, ]
y.trn <- y[ind$trn]
X.tst <- X[ind$tst, ]
y.tst <- y[ind$tst]
################################################################################
### MODELS
################################################################################
fit.plda <- plda(X.trn, y.trn, type = "linear", prior = "uniform")
fit.pqda <- plda(X.trn, y.trn, type = "quadratic", prior = "uniform")
fit.ppda <- plda(X.trn, y.trn, type = "poisson", prior = "uniform")
fit.spda <- plda(X.trn, y.trn, type = "poisson.seq", prior = "uniform", size.factor = "quantile")
pred.plda.trn <- fitted(fit.plda)
pred.pqda.trn <- fitted(fit.pqda)
pred.ppda.trn <- fitted(fit.ppda)
pred.spda.trn <- fitted(fit.spda)
pred.plda.tst <- predict(fit.plda, X.tst)
pred.pqda.tst <- predict(fit.pqda, X.tst)
pred.ppda.tst <- predict(fit.ppda, X.tst)
pred.spda.tst <- predict(fit.spda, X.tst)
################################################################################
### MISCLASSIFICATION RATE
################################################################################
errors <- c(
(1 - length(which(pred.plda.tst == y.tst)) / length(y.tst)) * 100
, (1 - length(which(pred.pqda.tst == y.tst)) / length(y.tst)) * 100
, (1 - length(which(pred.ppda.tst == y.tst)) / length(y.tst)) * 100
, (1 - length(which(pred.spda.tst == y.tst)) / length(y.tst)) * 100
)
}))
xtable::xtable(cbind(
apply(iris.results, 2, mean)
, apply(iris.results, 2, sd)
))
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