| CORElearn-package | CORElearn的R端口 | ||
| allTests | CORElearn安装验证 | ||
| applyCalibration | 根据给定的先验知识校准概率。 | ||
| applyDiscretization | 数值属性离散化 | ||
| attrEval | 属性评估 | ||
| calibrate | 根据给定的先验知识校准概率。 | ||
| classDataGen | 用于测试分类算法的人工数据 | ||
| classPrototypes | 每个类的典型实例-类原型 | ||
| CORElearn | CORElearn的R端口 | ||
| CORElearn-internal | CORElearn C++部件的内部结构 | ||
| CoreModel | 建立分类或回归模型 | ||
| cvCoreModel | 建立分类或回归模型 | ||
| cvGen | 交叉验证与分层交叉验证 | ||
| cvGenStratified | 交叉验证与分层交叉验证 | ||
| destroyModels | 销毁单个模型或所有CORElearn模型 | ||
| discretize | 数值属性离散化 | ||
| display | 显示决策树和回归树 | ||
| display.CoreModel | 显示决策树和回归树 | ||
| gatherFromList | 交叉验证与分层交叉验证 | ||
| getCoreModel | 模型到列表的转换 | ||
| getRFsizes | 获取RF中树的大小 | ||
| getRpartModel | 将核心模型树转换为rpart.object对象 | ||
| help.Core | 参数说明。 | ||
| helpCore | 参数说明。 | ||
| infoCore | 某些CORElearn参数的描述 | ||
| intervalMidPoint | 数值属性离散化 | ||
| loadRF | 将随机林模型保存/加载到文件中/从文件中加载 | ||
| modelEval | 预测的统计评估 | ||
| noEqualRows | 两个数据集中相等的行数 | ||
| ordDataGen | 测试奥德瓦算法的人工数据 | ||
| OrdEval | 有序属性的求值 | ||
| ordEval | 有序属性的求值 | ||
| paramCoreIO | 从/到文件的参数输入/输出 | ||
| plot.CoreModel | 核心模型可视化 | ||
| plot.ordEval | ordEval结果可视化 | ||
| plotOrdEval | ordEval结果可视化 | ||
| predict | 利用构造模型进行预测 | ||
| predict.CoreModel | 利用构造模型进行预测 | ||
| preparePlot | 准备图形设备 | ||
| preparePlot.Core | 准备图形设备 | ||
| printOrdEval | ordEval结果可视化 | ||
| regDataGen | 测试回归算法的人工数据 | ||
| reliabilityPlot | 可靠性概率图 | ||
| rfAttrEval | 随机森林属性评价 | ||
| rfAttrEvalClustering | 随机森林属性评价 | ||
| rfClustering | 基于随机森林的聚类 | ||
| rfOOB | 随机森林的出袋性能估计 | ||
| rfOutliers | 基于随机森林的离群点检测 | ||
| rfProximity | 基于随机森林的邻近函数 | ||
| saveRF | 将随机林模型保存/加载到文件中/从文件中加载 | ||
| testClassPseudoRandom | 手动使用的测试功能 | ||
| testCore | CORElearn安装验证 | ||
| testCoreAttrEval | CORElearn安装验证 | ||
| testCoreClass | CORElearn安装验证 | ||
| testCoreNA | CORElearn安装验证 | ||
| testCoreOrdEval | CORElearn安装验证 | ||
| testCoreRand | CORElearn安装验证 | ||
| testCoreReg | CORElearn安装验证 | ||
| testCoreRPORT | CORElearn安装验证 | ||
| testTime | 手动使用的测试功能 | ||
| versionCore | 软件包版本 |