createClassif: A createClassif Function

In uebvhir/biom:

Description

Construcción y validación externa de un biomarcador.

Usage

createClassif(X.tr, Y.tr, learningSets, learnSetNames, selMethodNames,
  numGenes2Sel = c(3, 5, 10), classifierNames, multiclass = FALSE,
  isTunable, resultsDir, compName, niter, ntoplist = 25, X.new, Y.new,
  validation = TRUE, saveXLS = TRUE)

Arguments

X.tr	matriz númerica con los valores de los datos. Donde las columnas son los "features" y las filas los individuos. Estos datos serán usados para la construcción del biomarcador
Y.tr	vector de datos de clase "factor" donde se indican las condiciones experimentales (a comparar) de cada individuo indicado en las filas de X.tr
learningSets	An object of class learningsets. May be missing, then the complete datasets is used as learning set.
learnSetNames	método a utilizar para la generación de "learningsSets". Los diferentes métodos (LOOCV, CV, MCCV, bootstrap) se explican en "See Also"
selMethodNames	vector caracter indicando métodos de seleccion (máximo 3?), ver posibles métodos en GeneSelection . (p.e: c("t.test"))
numGenes2Sel	vector númeric donde se indican el número de genes incluidos en cada predictor.
classifierNames	vector caracter indicando el método de classificador usado .(p.ej. c("CMA::dldaCMA", "CMA::rfCMA", "CMA::pnnCMA", "CMA::plrCMA") ), parámetro classifier GeneSelection
multiclass	valor lógico que indica si se la comparación, es decir, los factores son igual a 3.
resultsDir	carpeta donde se guardaran los resultados. p.e. "results/". Solo necesario cuando saveLearnSet = TRUE
compName	nombre de la comparación, se usara como identificador y para el nombre de archivos resultantes
niter	Number of iterations (s.details).
ntoplist	número de features que se muestran en la lista de candidatos
X.new	Solo si validation = TRUE. matriz númerica con los valores de los datos. Donde las columnas son los "features" y las filas los individuos. Estos datos serán usados para la validación del biomarcador
Y.new	Solo si validation = TRUE. vector de datos de clase "factor" donde se indican las condiciones experimentales (a comparar) de cada individuo indicado en las filas de X.new
validation	valor lógico que indica si se incluye una base de datos de validación.
saveXLS	valor logico que indica si se guardan los resultados en disco
fold	Gives the number of CV-groups. Used only when method="CV"

Value

candFeat: tablas con los features seleccionados, tanto con identificador númerico (table_all) como con la etiqueta de cada feature (selectedTable)

cl: resultado en formato "cloutput" de cada uno de los biomarcadores realizados para cada método

ResultsClassif: resultados resumidos de cada biomarcador, en el caso de dos condiciones experimentales se obtienen los siguientes indicadores de calidad: misclassification, sensitivity y specificity. Si son más de dos condiciones experimentales obtenemos únicamente misclassification.

misscls: solo si "validation = TRUE" indica la tasa de misclassification de los nuevos datos sobre los diferentes métodos utilizados.

Author(s)

Miriam Mota [e-mail]

References

M Slawski, M Daumer and A-L Boulesteix, CMA – a comprehensive Bioconductor package for supervised classification with high dimensional data

See Also

Text with GeneSelection

Examples

 x <- cbind(matrix(rnorm(400,500),nrow = 40),matrix(rnorm(400,5),nrow = 40))
 colnames(x) <- paste0("a",1:ncol(x))
 rownames(x) <- paste0("aa",1:nrow(x))
 y <- factor(c(rep("A",20),rep("B",20)))
 lSet <- prepLearnSets(Y.tr = y , learnSetNames = "LOOCV", compName = "AvsB", saveLearnSet = FALSE)  
 resF <- createClassif(X.tr = x,
                       Y.tr = y,
                      learningSets  = lSet$learningSets,
                      learnSetNames = c("LOOCV"),
                      selMethodNames = c("t.test"),
                      numGenes2Sel = c(3,5,10),
                      classifierNames = c("CMA::dldaCMA", "CMA::rfCMA", "CMA::pnnCMA") , 
                      resultsDir = "example/",
                      compName = "AvsB",
                      validation = FALSE,
                      ntoplist = 10, saveXLS = FALSE)

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