### R code from vignette source 'gpls.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: gpls.Rnw:49-65 ################################################### library(gpls) set.seed(123) x <- matrix(rnorm(20),ncol=2) y <- sample(0:1,10,TRUE) ## no bias reduction glpls1a(x,y,br=FALSE) ## no bias reduction and 1 PLS component glpls1a(x,y,K.prov=1,br=FALSE) ## bias reduction glpls1a(x,y,br=TRUE) ################################################### ### code chunk number 2: gpls.Rnw:80-96 ################################################### ## training set x <- matrix(rnorm(20),ncol=2) y <- sample(0:1,10,TRUE) ## test set x1 <- matrix(rnorm(10),ncol=2) y1 <- sample(0:1,5,TRUE) ## no bias reduction glpls1a.cv.error(x,y,br=FALSE) glpls1a.train.test.error(x,y,x1,y1,br=FALSE) ## bias reduction and 1 PLS component glpls1a.cv.error(x,y,K.prov=1,br=TRUE) glpls1a.train.test.error(x,y,x1,y1,K.prov=1,br=TRUE) ################################################### ### code chunk number 3: gpls.Rnw:112-123 ################################################### x <- matrix(rnorm(20),ncol=2) y <- sample(1:3,10,TRUE) ## no bias reduction and 1 PLS component glpls1a.mlogit(cbind(rep(1,10),x),y,K.prov=1,br=FALSE) glpls1a.logit.all(x,y,K.prov=1,br=FALSE) ## bias reduction glpls1a.mlogit(cbind(rep(1,10),x),y,br=TRUE) glpls1a.logit.all(x,y,br=TRUE) ################################################### ### code chunk number 4: gpls.Rnw:131-142 ################################################### x <- matrix(rnorm(20),ncol=2) y <- sample(1:3,10,TRUE) ## no bias reduction glpls1a.mlogit.cv.error(x,y,br=FALSE) glpls1a.mlogit.cv.error(x,y,mlogit=FALSE,br=FALSE) ## bias reduction glpls1a.mlogit.cv.error(x,y,br=TRUE) glpls1a.mlogit.cv.error(x,y,mlogit=FALSE,br=TRUE) ################################################### ### code chunk number 5: pimaEx ################################################### library(MASS) m1 = gpls(type~., Pima.tr) p1 = predict(m1, Pima.te[,-8]) ##when we get to the multi-response problems data(iris3) Iris <- data.frame(rbind(iris3[,,1], iris3[,,2], iris3[,,3]), Sp = rep(c("s","c","v"), rep(50,3))) train <- sample(1:150, 75) table(Iris$Sp[train]) ## your answer may differ ## c s v ## 22 23 30 z <- lda(Sp ~ ., Iris, prior = c(1,1,1)/3, subset = train) predict(z, Iris[-train, ])$class