R语言cvms包说明文档（版本 1.2.0）

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as.character.process_info_binomial 一组进程信息对象构造函数
as.character.process_info_gaussian 一组进程信息对象构造函数
as.character.process_info_multinomial 一组进程信息对象构造函数
baseline 创建基线评估
baseline_binomial 为二进制分类创建基线评估
baseline_gaussian 为回归模型创建基线评估
baseline_multinomial 创建基线评估
binomial_metrics 选择二项式评估的指标
combine_predictors 通过组合预测值生成模型公式
compatible.formula.terms 兼容公式项
confusion_matrix 创建混淆矩阵
cross_validate 模型选择的交叉验证回归模型
cross_validate_fn 交叉验证用于模型选择的自定义模型函数
cvms cvms：用于交叉验证回归和分类模型的软件包
evaluate 评估模型的性能
evaluate_residuals 评估回归任务的残差
font 为绘图创建字体设置列表
gaussian_metrics 为高斯评估选择度量
generate_formulas 通过组合预测值生成模型公式
hardest 找出最难预测的数据点
model_functions filename_landmarks函数示例
most_challenging 找出最难预测的数据点
multiclass_probability_tibble 生成多类概率表
multinomial_metrics 选择多项评估的指标
musicians 音乐家团体
participant.scores 参与者得分
plot_confusion_matrix 绘制混淆矩阵
plot_metric_density 公制密度图
precomputed.formulas 预计算公式
predicted.musicians 预测音乐家团体
predict_functions filename_points_covered_by_landmarks函数示例
preprocess_functions filename_points_covered_by_landmarks函数示例
print.process_info_binomial 一组进程信息对象构造函数
print.process_info_gaussian 一组进程信息对象构造函数
print.process_info_multinomial 一组进程信息对象构造函数
process_info_binomial 一组进程信息对象构造函数
process_info_gaussian 一组进程信息对象构造函数
process_info_multinomial 一组进程信息对象构造函数
reconstruct_formulas 从结果重建模型公式
select_definitions 选择模型定义列
select_metrics 选择包含评估指标和模型定义的列
simplify_formula 用内联函数简化公式
summarize_metrics 用常用描述符总结度量
sum_tile_settings 为filename_points_covered_by_landmarks（）中的sum tiles创建一个设置列表
update_hyperparameters 检查并更新超参数
validate 验证测试集上的回归模型
validate_fn 在测试集上验证自定义模型函数
wines 葡萄酒品种