### R code from vignette source 'vignette_cancerclass.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: vignette_cancerclass.Rnw:34-37 ################################################### library(cancerclass) data(GOLUB1) GOLUB1 ################################################### ### code chunk number 2: vignette_cancerclass.Rnw:42-43 ################################################### nval <- nvalidate(GOLUB1[1:200, ], ngenes=c(5, 10, 20, 50, 100, 200)) ################################################### ### code chunk number 3: vignette_cancerclass.Rnw:50-51 ################################################### plot(nval) ################################################### ### code chunk number 4: vignette_cancerclass.Rnw:65-66 ################################################### val <- validate(GOLUB1[1:200, ], ngenes=10, ntrain="balanced") ################################################### ### code chunk number 5: vignette_cancerclass.Rnw:73-74 ################################################### plot(val) ################################################### ### code chunk number 6: vignette_cancerclass.Rnw:86-92 ################################################### library(cancerdata) data(VEER) data(VIJVER) VIJVER2 <- VIJVER[, setdiff(sampleNames(VIJVER), sampleNames(VEER))] predictor <- fit(VEER, method="welch.test") prediction <- predict(predictor, VIJVER2, positive="DM", dist="cor") ################################################### ### code chunk number 7: vignette_cancerclass.Rnw:99-100 ################################################### plot(prediction, type="histogram", positive="DM", score="zeta") ################################################### ### code chunk number 8: vignette_cancerclass.Rnw:114-115 ################################################### plot(prediction, type="roc", positive="DM", score="zeta") ################################################### ### code chunk number 9: vignette_cancerclass.Rnw:129-130 ################################################### plot(prediction, type="logistic", positive="DM", score="zeta")