Summarize a selectboost analysis.
# S3 method for selectboost
summary(
object,
crit.func = mean,
crit.int = "mean",
custom.values.lim = NULL,
index.lim = NULL,
alpha.conf.level = 0.99,
force.dec = TRUE,
...
)Numerical matrix. Result of selectboost (autoboost, fastboost, ...).
Function . Defaults to the mean function.
Character value. Mean or median based confidence intervals. Defaults to "mean" based confidence intervals.
Vector of numeric values. Defults to NULL.
Vector of numeric values. Defults to NULL.
Numeric value. Defults to 0.99.
Boolean. Force trajectories to be non-increasing.
Additionnal arguments. Passed to the crit.func function.
A list with the results.
summary.selectboost returns a list with the results.
selectBoost: a general algorithm to enhance the performance of variable selection methods in correlated datasets, Frédéric Bertrand, Ismaïl Aouadi, Nicolas Jung, Raphael Carapito, Laurent Vallat, Seiamak Bahram, Myriam Maumy-Bertrand, Bioinformatics, 2020. doi:10.1093/bioinformatics/btaa855
Other Selectboost analyse functions:
force.non.inc(),
plot.selectboost()
data(autoboost.res.x)
summary(autoboost.res.x)
#> $crit.func.values
#> c0 = 0.897 c0 = 0.532 c0 = 0.414 c0 = 0.39 c0 = 0.333 c0 = 0.291
#> 0.800 0.800 0.757 0.697 0.697 0.658 0.612
#> c0 = 0.259 c0 = 0.224 c0 = 0.185 c0 = 0.146 c0 = 0.035 c0 = 0
#> 0.594 0.532 0.524 0.511 0.499 0.471
#>
#> $crit.func.values.lim
#> crit.func.values.lim.red crit.func.values.lim.orange
#> 0.5284487 0.6270769
#> crit.func.values.lim.green
#> 0.7257051
#>
#> $force.dec
#> [1] TRUE
#>
#> $index.lim
#> index.lim.red index.lim.orange index.lim.green
#> 1 2 3
#>
#> $col.crit.func.values
#> [1] "red" "orange" "green" NA NA NA NA NA
#> [9] NA NA NA NA NA
#>
#> $selectboost_result.dec
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
#> 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 1.00 1.00 1.00
#> c0 = 0.897 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 1.00 1.00 1.00
#> c0 = 0.532 0 1.00 1.00 1.00 0.89 0 1.00 0.68 1.00 1.00
#> c0 = 0.414 0 1.00 1.00 1.00 0.37 0 1.00 0.68 0.92 1.00
#> c0 = 0.39 0 1.00 1.00 1.00 0.37 0 1.00 0.68 0.92 1.00
#> c0 = 0.333 0 1.00 1.00 1.00 0.13 0 1.00 0.53 0.92 1.00
#> c0 = 0.291 0 0.92 1.00 1.00 0.13 0 1.00 0.48 0.75 0.84
#> c0 = 0.259 0 0.92 1.00 1.00 0.11 0 1.00 0.47 0.60 0.84
#> c0 = 0.224 0 0.40 1.00 1.00 0.11 0 1.00 0.47 0.55 0.79
#> c0 = 0.185 0 0.40 1.00 1.00 0.11 0 1.00 0.45 0.55 0.73
#> c0 = 0.146 0 0.40 1.00 1.00 0.11 0 1.00 0.45 0.45 0.70
#> c0 = 0.035 0 0.40 0.96 0.93 0.10 0 1.00 0.45 0.45 0.70
#> c0 = 0 0 0.37 0.93 0.90 0.06 0 0.96 0.40 0.45 0.64
#>
#> $freq.dec
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 1 2 0 2 1 0 0 2 0 0 0 0 2 1 0
#> thres = 0.95 2 0 2 1 0 0 2 0 0 0 0 1 1 1
#> thres = 0.9 2 0 2 0 0 0 2 0 1 0 0 0 0 3
#> thres = 0.85 2 0 1 1 0 0 2 0 1 0 0 0 0 3
#> thres = 0.8 2 0 1 1 0 0 1 0 2 0 0 0 0 3
#> thres = 0.75 2 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 3
#> thres = 0.7 2 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 3
#> thres = 0.65 2 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 3
#> thres = 0.6 2 0 0 1 0 1 0 0 2 0 0 0 0 4
#> thres = 0.55 2 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 4
#> thres = 0.5 2 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 4
#> thres = 0.45 2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 5
#> thres = 0.4 2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 6
#> thres = 0.35 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.3 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.25 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.2 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.15 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.1 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 7
#> thres = 0.05 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8
#> thres = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10
#>
#> $freq.dec.lims
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 0.528449 2 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 4
#> thres = 0.627077 2 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 4
#> thres = 0.725705 2 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 3
#>
#> attr(,"class")
#> [1] "summary.selectboost"
summary(autoboost.res.x, force.dec=FALSE)
#> $crit.func.values
#> c0 = 1 c0 = 0.897 c0 = 0.532 c0 = 0.414 c0 = 0.39 c0 = 0.333 c0 = 0.291
#> 0.800 0.800 0.833 0.762 0.918 0.889 0.827
#> c0 = 0.259 c0 = 0.224 c0 = 0.185 c0 = 0.146 c0 = 0.035 c0 = 0
#> 0.878 0.854 0.842 0.848 0.939 0.911
#>
#> $crit.func.values.lim
#> crit.func.values.lim.red crit.func.values.lim.orange
#> 0.8101635 0.8539231
#> crit.func.values.lim.green
#> 0.8976827
#>
#> $force.dec
#> [1] FALSE
#>
#> $index.lim
#> index.lim.red index.lim.orange index.lim.green
#> 2 4 4
#>
#> $col.crit.func.values
#> [1] "red" "red" "orange" "orange" NA NA NA NA
#> [9] NA NA NA NA NA
#>
#> $selectboost_result.dec
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
#> 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 1.00 1.00 1.00
#> c0 = 0.897 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 1.00 1.00 1.00
#> c0 = 0.532 0 1.00 1.00 1.00 0.89 0 1.00 0.68 1.00 1.00
#> c0 = 0.414 0 1.00 1.00 1.00 0.37 0 1.00 0.68 0.92 1.00
#> c0 = 0.39 0 1.00 1.00 1.00 0.37 0 1.00 0.68 0.92 1.00
#> c0 = 0.333 0 1.00 1.00 1.00 0.13 0 1.00 0.53 0.92 1.00
#> c0 = 0.291 0 0.92 1.00 1.00 0.13 0 1.00 0.48 0.75 0.84
#> c0 = 0.259 0 0.92 1.00 1.00 0.11 0 1.00 0.47 0.60 0.84
#> c0 = 0.224 0 0.40 1.00 1.00 0.11 0 1.00 0.47 0.55 0.79
#> c0 = 0.185 0 0.40 1.00 1.00 0.11 0 1.00 0.45 0.55 0.73
#> c0 = 0.146 0 0.40 1.00 1.00 0.11 0 1.00 0.45 0.45 0.70
#> c0 = 0.035 0 0.40 0.96 0.93 0.10 0 1.00 0.45 0.45 0.70
#> c0 = 0 0 0.37 0.93 0.90 0.06 0 0.96 0.40 0.45 0.64
#>
#> $freq.dec
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 1 2 0 2 1 0 0 2 0 0 0 0 2 1 0
#> thres = 0.95 2 0 2 1 0 0 2 0 0 0 0 1 1 1
#> thres = 0.9 2 0 2 0 0 0 2 0 1 0 0 0 0 3
#> thres = 0.85 2 0 1 1 0 0 2 0 1 0 0 0 0 3
#> thres = 0.8 2 0 1 1 0 0 1 0 2 0 0 0 0 3
#> thres = 0.75 2 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 3
#> thres = 0.7 2 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 3
#> thres = 0.65 2 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 3
#> thres = 0.6 2 0 0 1 0 1 0 0 2 0 0 0 0 4
#> thres = 0.55 2 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 4
#> thres = 0.5 2 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 4
#> thres = 0.45 2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 5
#> thres = 0.4 2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 6
#> thres = 0.35 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.3 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.25 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.2 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.15 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.1 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 7
#> thres = 0.05 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8
#> thres = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10
#>
#> $freq.dec.lims
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 0.810163 2 0 1 1 0 0 1 0 2 0 0 0 0 3
#> thres = 0.853923 2 0 1 1 0 0 2 0 1 0 0 0 0 3
#> thres = 0.897683 2 0 2 0 0 0 2 0 1 0 0 0 0 3
#>
#> attr(,"class")
#> [1] "summary.selectboost"
data(autoboost.res.x.adapt)
summary(autoboost.res.x.adapt)
#> $crit.func.values
#> c0 = 0.897 c0 = 0.532 c0 = 0.414 c0 = 0.39 c0 = 0.333 c0 = 0.291
#> 0.800 0.800 0.695 0.552 0.552 0.486 0.378
#> c0 = 0.259 c0 = 0.224 c0 = 0.185 c0 = 0.146 c0 = 0.035 c0 = 0
#> 0.359 0.286 0.242 0.227 0.219 0.196
#>
#> $crit.func.values.lim
#> crit.func.values.lim.red crit.func.values.lim.orange
#> 0.2595931 0.4455385
#> crit.func.values.lim.green
#> 0.6314838
#>
#> $force.dec
#> [1] TRUE
#>
#> $index.lim
#> index.lim.red index.lim.orange index.lim.green
#> 1 2 3
#>
#> $col.crit.func.values
#> [1] "red" "orange" "green" NA NA NA NA NA
#> [9] NA NA NA NA NA
#>
#> $selectboost_result.dec
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
#> 0 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 1.00 1.00
#> c0 = 0.897 0 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 1.00 1.00
#> c0 = 0.532 0 1.00 1.00 1.00 0.68 0.70 0 0.57 1.00 1.00
#> c0 = 0.414 0 1.00 1.00 1.00 0.36 0.37 0 0.23 0.92 0.64
#> c0 = 0.39 0 1.00 1.00 1.00 0.36 0.37 0 0.23 0.92 0.64
#> c0 = 0.333 0 1.00 0.91 1.00 0.13 0.16 0 0.10 0.92 0.64
#> c0 = 0.291 0 0.92 0.91 1.00 0.13 0.00 0 0.00 0.57 0.25
#> c0 = 0.259 0 0.92 0.91 1.00 0.00 0.00 0 0.00 0.51 0.25
#> c0 = 0.224 0 0.27 0.87 0.97 0.00 0.00 0 0.00 0.51 0.24
#> c0 = 0.185 0 0.27 0.87 0.70 0.00 0.00 0 0.00 0.51 0.07
#> c0 = 0.146 0 0.27 0.83 0.70 0.00 0.00 0 0.00 0.44 0.03
#> c0 = 0.035 0 0.27 0.75 0.70 0.00 0.00 0 0.00 0.44 0.03
#> c0 = 0 0 0.21 0.75 0.69 0.00 0.00 0 0.00 0.31 0.00
#>
#> $freq.dec
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 1 2 0 3 2 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0
#> thres = 0.95 2 0 3 2 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0
#> thres = 0.9 2 0 3 1 0 0 1 0 2 1 0 0 0 0
#> thres = 0.85 2 0 3 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0
#> thres = 0.8 2 0 3 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0
#> thres = 0.75 2 0 3 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1
#> thres = 0.7 2 0 2 2 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1
#> thres = 0.65 2 0 1 3 0 0 1 0 1 0 0 0 0 2
#> thres = 0.6 2 0 1 2 0 0 2 0 1 0 0 0 0 2
#> thres = 0.55 2 0 0 3 0 0 1 1 1 0 0 0 0 2
#> thres = 0.5 2 0 0 3 0 0 1 0 1 0 1 0 0 2
#> thres = 0.45 2 0 0 3 0 0 1 0 1 0 1 0 0 2
#> thres = 0.4 2 0 0 3 0 0 1 0 1 0 0 0 1 2
#> thres = 0.35 2 0 0 1 0 2 1 0 1 0 0 0 1 2
#> thres = 0.3 2 0 0 1 0 2 1 0 1 0 0 0 0 3
#> thres = 0.25 2 0 0 1 0 2 0 0 1 0 0 0 1 3
#> thres = 0.2 2 0 0 0 0 3 0 0 0 1 0 0 0 4
#> thres = 0.15 2 0 0 0 0 2 1 0 0 1 0 0 0 4
#> thres = 0.1 2 0 0 0 0 0 2 1 0 1 0 0 0 4
#> thres = 0.05 2 0 0 0 0 0 2 1 0 0 1 0 0 4
#> thres = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10
#>
#> $freq.dec.lims
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 0.259593 2 0 0 1 0 2 1 0 0 0 0 0 1 3
#> thres = 0.445538 2 0 0 3 0 0 1 0 1 0 1 0 0 2
#> thres = 0.631484 2 0 1 2 0 0 2 0 1 0 0 0 0 2
#>
#> attr(,"class")
#> [1] "summary.selectboost"
data(autoboost.res.x2)
summary(autoboost.res.x2)
#> $crit.func.values
#> c0 = 0.959 c0 = 0.37 c0 = 0.242 c0 = 0.171 c0 = 0.127 c0 = 0.097
#> 0.4218750 0.4218750 0.2706250 0.2281250 0.2212500 0.2104688 0.1923438
#> c0 = 0.073 c0 = 0.047 c0 = 0.031 c0 = 0.014 c0 = 0 c0 = 0
#> 0.1829688 0.1737500 0.1576562 0.1423438 0.1265625 0.0678125
#>
#> $crit.func.values.lim
#> crit.func.values.lim.red crit.func.values.lim.orange
#> 0.1285067 0.2167428
#> crit.func.values.lim.green
#> 0.3049789
#>
#> $force.dec
#> [1] TRUE
#>
#> $index.lim
#> index.lim.red index.lim.orange index.lim.green
#> 1 2 3
#>
#> $col.crit.func.values
#> [1] "red" "orange" "green" NA NA NA NA NA
#> [9] NA NA NA NA NA
#>
#> $selectboost_result.dec
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
#> 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.959 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.37 0 1.00 0.97 1.00 0.88 0 0.92 0 1.00 1.00 0.32 0.97 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.242 0 0.60 0.97 1.00 0.88 0 0.92 0 1.00 0.90 0.32 0.97 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.171 0 0.60 0.97 0.91 0.78 0 0.92 0 1.00 0.90 0.32 0.97 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.127 0 0.60 0.97 0.91 0.78 0 0.84 0 1.00 0.83 0.08 0.91 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.097 0 0.60 0.97 0.88 0.78 0 0.84 0 1.00 0.83 0.00 0.73 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.073 0 0.60 0.96 0.88 0.68 0 0.75 0 0.96 0.81 0.00 0.71 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.047 0 0.53 0.96 0.88 0.65 0 0.46 0 0.96 0.81 0.00 0.70 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.031 0 0.47 0.96 0.88 0.55 0 0.43 0 0.95 0.78 0.00 0.70 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.014 0 0.34 0.95 0.88 0.55 0 0.37 0 0.89 0.78 0.00 0.61 0 0 0 0 0
#> c0 = 0 0 0.29 0.92 0.81 0.52 0 0.34 0 0.89 0.78 0.00 0.61 0 0 0 0 0
#> c0 = 0 0 0.08 0.39 0.28 0.41 0 0.34 0 0.38 0.31 0.00 0.37 0 0 0 0 0
#> 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
#> 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 0 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00
#> c0 = 0.959 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 0 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00
#> c0 = 0.37 0.28 0.56 1.00 0 0.72 0 0.48 0 0 0.67 0.36 0.28 0.60 0 0.52
#> c0 = 0.242 0.28 0.42 0.47 0 0.60 0 0.39 0 0 0.44 0.36 0.28 0.32 0 0.29
#> c0 = 0.171 0.28 0.42 0.47 0 0.60 0 0.39 0 0 0.36 0.36 0.28 0.24 0 0.29
#> c0 = 0.127 0.28 0.42 0.46 0 0.60 0 0.39 0 0 0.36 0.33 0.28 0.24 0 0.29
#> c0 = 0.097 0.27 0.36 0.46 0 0.59 0 0.15 0 0 0.36 0.16 0.21 0.24 0 0.29
#> c0 = 0.073 0.27 0.36 0.38 0 0.59 0 0.15 0 0 0.36 0.07 0.21 0.24 0 0.28
#> c0 = 0.047 0.26 0.36 0.38 0 0.56 0 0.15 0 0 0.36 0.01 0.20 0.16 0 0.28
#> c0 = 0.031 0.25 0.31 0.38 0 0.56 0 0.04 0 0 0.36 0.01 0.09 0.16 0 0.25
#> c0 = 0.014 0.25 0.31 0.38 0 0.56 0 0.00 0 0 0.36 0.01 0.09 0.16 0 0.22
#> c0 = 0 0.25 0.30 0.37 0 0.55 0 0.00 0 0 0.27 0.01 0.09 0.03 0 0.08
#> c0 = 0 0.25 0.28 0.07 0 0.55 0 0.00 0 0 0.02 0.01 0.00 0.03 0 0.08
#> 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51
#> 1.00 1.00 0 0 1.00 0 0 0 0 0 0 0 0 1.00 0 0 0 0 1.00
#> c0 = 0.959 1.00 1.00 0 0 1.00 0 0 0 0 0 0 0 0 1.00 0 0 0 0 1.00
#> c0 = 0.37 0.36 0.55 0 0 0.44 0 0 0 0 0 0 0 0 0.77 0 0 0 0 0.72
#> c0 = 0.242 0.36 0.55 0 0 0.44 0 0 0 0 0 0 0 0 0.52 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.171 0.36 0.55 0 0 0.39 0 0 0 0 0 0 0 0 0.52 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.127 0.36 0.46 0 0 0.39 0 0 0 0 0 0 0 0 0.44 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.097 0.32 0.43 0 0 0.36 0 0 0 0 0 0 0 0 0.44 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.073 0.32 0.32 0 0 0.36 0 0 0 0 0 0 0 0 0.44 0 0 0 0 0.41
#> c0 = 0.047 0.32 0.32 0 0 0.36 0 0 0 0 0 0 0 0 0.44 0 0 0 0 0.41
#> c0 = 0.031 0.05 0.32 0 0 0.25 0 0 0 0 0 0 0 0 0.41 0 0 0 0 0.38
#> c0 = 0.014 0.05 0.32 0 0 0.10 0 0 0 0 0 0 0 0 0.19 0 0 0 0 0.26
#> c0 = 0 0.00 0.21 0 0 0.03 0 0 0 0 0 0 0 0 0.19 0 0 0 0 0.14
#> c0 = 0 0.00 0.00 0 0 0.03 0 0 0 0 0 0 0 0 0.00 0 0 0 0 0.14
#> 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64
#> 1.00 0 0 0 0 1.00 0 0 1.00 0 0 0 0
#> c0 = 0.959 1.00 0 0 0 0 1.00 0 0 1.00 0 0 0 0
#> c0 = 0.37 0.16 0 0 0 0 0.47 0 0 0.32 0 0 0 0
#> c0 = 0.242 0.16 0 0 0 0 0.40 0 0 0.32 0 0 0 0
#> c0 = 0.171 0.16 0 0 0 0 0.40 0 0 0.28 0 0 0 0
#> c0 = 0.127 0.15 0 0 0 0 0.38 0 0 0.28 0 0 0 0
#> c0 = 0.097 0.00 0 0 0 0 0.33 0 0 0.27 0 0 0 0
#> c0 = 0.073 0.00 0 0 0 0 0.33 0 0 0.27 0 0 0 0
#> c0 = 0.047 0.00 0 0 0 0 0.33 0 0 0.27 0 0 0 0
#> c0 = 0.031 0.00 0 0 0 0 0.33 0 0 0.22 0 0 0 0
#> c0 = 0.014 0.00 0 0 0 0 0.26 0 0 0.22 0 0 0 0
#> c0 = 0 0.00 0 0 0 0 0.20 0 0 0.22 0 0 0 0
#> c0 = 0 0.00 0 0 0 0 0.20 0 0 0.12 0 0 0 0
#>
#> $freq.dec
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 1 37 0 22 3 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0
#> thres = 0.95 37 0 20 3 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0
#> thres = 0.9 37 0 19 2 0 2 2 0 0 0 1 0 1 0
#> thres = 0.85 37 0 18 2 1 2 1 0 0 0 0 1 2 0
#> thres = 0.8 37 0 18 2 1 0 1 1 0 1 0 0 3 0
#> thres = 0.75 37 0 17 3 0 0 1 1 1 0 0 0 4 0
#> thres = 0.7 37 0 15 5 0 0 0 1 1 0 1 0 4 0
#> thres = 0.65 37 0 14 6 0 0 0 0 1 1 1 0 4 0
#> thres = 0.6 37 0 13 5 0 0 1 0 2 1 0 0 5 0
#> thres = 0.55 37 0 11 6 0 1 0 0 2 1 0 0 5 1
#> thres = 0.5 37 0 10 6 0 2 0 0 1 1 0 0 6 1
#> thres = 0.45 37 0 8 7 0 1 1 1 0 1 1 0 6 1
#> thres = 0.4 37 0 7 3 2 1 1 2 0 1 3 0 5 2
#> thres = 0.35 37 0 5 2 0 1 3 1 0 2 3 2 3 5
#> thres = 0.3 37 0 3 1 2 1 2 0 0 2 3 3 3 7
#> thres = 0.25 37 0 1 0 1 1 3 0 0 2 3 3 3 10
#> thres = 0.2 37 0 1 0 0 1 2 0 1 2 2 2 5 11
#> thres = 0.15 37 0 0 0 0 1 1 1 0 3 1 3 6 11
#> thres = 0.1 37 0 0 0 0 1 1 1 0 3 0 3 5 13
#> thres = 0.05 37 0 0 0 0 0 2 0 1 1 0 3 4 16
#> thres = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 64
#>
#> $freq.dec.lims
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 0.128507 37 0 0 0 0 1 1 1 0 3 1 2 6 12
#> thres = 0.216743 37 0 1 0 0 1 3 0 1 1 2 4 4 10
#> thres = 0.304979 37 0 3 1 2 1 2 0 0 2 3 4 2 7
#>
#> attr(,"class")
#> [1] "summary.selectboost"
summary(autoboost.res.x2, force.dec=FALSE)
#> $crit.func.values
#> c0 = 1 c0 = 0.959 c0 = 0.37 c0 = 0.242 c0 = 0.171 c0 = 0.127 c0 = 0.097
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#> c0 = 0.073 c0 = 0.047 c0 = 0.031 c0 = 0.014 c0 = 0 c0 = 0
#> 0.5607813 0.5665625 0.5521875 0.5410938 0.5212500 0.4339062
#>
#> $crit.func.values.lim
#> crit.func.values.lim.red crit.func.values.lim.orange
#> 0.4759949 0.5263101
#> crit.func.values.lim.green
#> 0.5766253
#>
#> $force.dec
#> [1] FALSE
#>
#> $index.lim
#> index.lim.red index.lim.orange index.lim.green
#> 2 2 5
#>
#> $col.crit.func.values
#> [1] "red" "red" "green" "green" "green" NA NA NA NA
#> [10] NA NA NA NA
#>
#> $selectboost_result.dec
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
#> 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.959 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.37 0 1.00 0.97 1.00 0.88 0 0.92 0 1.00 1.00 0.32 0.97 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.242 0 0.60 0.97 1.00 0.88 0 0.92 0 1.00 0.90 0.32 0.97 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.171 0 0.60 0.97 0.91 0.78 0 0.92 0 1.00 0.90 0.32 0.97 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.127 0 0.60 0.97 0.91 0.78 0 0.84 0 1.00 0.83 0.08 0.91 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.097 0 0.60 0.97 0.88 0.78 0 0.84 0 1.00 0.83 0.00 0.73 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.073 0 0.60 0.96 0.88 0.68 0 0.75 0 0.96 0.81 0.00 0.71 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.047 0 0.53 0.96 0.88 0.65 0 0.46 0 0.96 0.81 0.00 0.70 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.031 0 0.47 0.96 0.88 0.55 0 0.43 0 0.95 0.78 0.00 0.70 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.014 0 0.34 0.95 0.88 0.55 0 0.37 0 0.89 0.78 0.00 0.61 0 0 0 0 0
#> c0 = 0 0 0.29 0.92 0.81 0.52 0 0.34 0 0.89 0.78 0.00 0.61 0 0 0 0 0
#> c0 = 0 0 0.08 0.39 0.28 0.41 0 0.34 0 0.38 0.31 0.00 0.37 0 0 0 0 0
#> 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
#> 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 0 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00
#> c0 = 0.959 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 0 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00
#> c0 = 0.37 0.28 0.56 1.00 0 0.72 0 0.48 0 0 0.67 0.36 0.28 0.60 0 0.52
#> c0 = 0.242 0.28 0.42 0.47 0 0.60 0 0.39 0 0 0.44 0.36 0.28 0.32 0 0.29
#> c0 = 0.171 0.28 0.42 0.47 0 0.60 0 0.39 0 0 0.36 0.36 0.28 0.24 0 0.29
#> c0 = 0.127 0.28 0.42 0.46 0 0.60 0 0.39 0 0 0.36 0.33 0.28 0.24 0 0.29
#> c0 = 0.097 0.27 0.36 0.46 0 0.59 0 0.15 0 0 0.36 0.16 0.21 0.24 0 0.29
#> c0 = 0.073 0.27 0.36 0.38 0 0.59 0 0.15 0 0 0.36 0.07 0.21 0.24 0 0.28
#> c0 = 0.047 0.26 0.36 0.38 0 0.56 0 0.15 0 0 0.36 0.01 0.20 0.16 0 0.28
#> c0 = 0.031 0.25 0.31 0.38 0 0.56 0 0.04 0 0 0.36 0.01 0.09 0.16 0 0.25
#> c0 = 0.014 0.25 0.31 0.38 0 0.56 0 0.00 0 0 0.36 0.01 0.09 0.16 0 0.22
#> c0 = 0 0.25 0.30 0.37 0 0.55 0 0.00 0 0 0.27 0.01 0.09 0.03 0 0.08
#> c0 = 0 0.25 0.28 0.07 0 0.55 0 0.00 0 0 0.02 0.01 0.00 0.03 0 0.08
#> 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51
#> 1.00 1.00 0 0 1.00 0 0 0 0 0 0 0 0 1.00 0 0 0 0 1.00
#> c0 = 0.959 1.00 1.00 0 0 1.00 0 0 0 0 0 0 0 0 1.00 0 0 0 0 1.00
#> c0 = 0.37 0.36 0.55 0 0 0.44 0 0 0 0 0 0 0 0 0.77 0 0 0 0 0.72
#> c0 = 0.242 0.36 0.55 0 0 0.44 0 0 0 0 0 0 0 0 0.52 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.171 0.36 0.55 0 0 0.39 0 0 0 0 0 0 0 0 0.52 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.127 0.36 0.46 0 0 0.39 0 0 0 0 0 0 0 0 0.44 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.097 0.32 0.43 0 0 0.36 0 0 0 0 0 0 0 0 0.44 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.073 0.32 0.32 0 0 0.36 0 0 0 0 0 0 0 0 0.44 0 0 0 0 0.41
#> c0 = 0.047 0.32 0.32 0 0 0.36 0 0 0 0 0 0 0 0 0.44 0 0 0 0 0.41
#> c0 = 0.031 0.05 0.32 0 0 0.25 0 0 0 0 0 0 0 0 0.41 0 0 0 0 0.38
#> c0 = 0.014 0.05 0.32 0 0 0.10 0 0 0 0 0 0 0 0 0.19 0 0 0 0 0.26
#> c0 = 0 0.00 0.21 0 0 0.03 0 0 0 0 0 0 0 0 0.19 0 0 0 0 0.14
#> c0 = 0 0.00 0.00 0 0 0.03 0 0 0 0 0 0 0 0 0.00 0 0 0 0 0.14
#> 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64
#> 1.00 0 0 0 0 1.00 0 0 1.00 0 0 0 0
#> c0 = 0.959 1.00 0 0 0 0 1.00 0 0 1.00 0 0 0 0
#> c0 = 0.37 0.16 0 0 0 0 0.47 0 0 0.32 0 0 0 0
#> c0 = 0.242 0.16 0 0 0 0 0.40 0 0 0.32 0 0 0 0
#> c0 = 0.171 0.16 0 0 0 0 0.40 0 0 0.28 0 0 0 0
#> c0 = 0.127 0.15 0 0 0 0 0.38 0 0 0.28 0 0 0 0
#> c0 = 0.097 0.00 0 0 0 0 0.33 0 0 0.27 0 0 0 0
#> c0 = 0.073 0.00 0 0 0 0 0.33 0 0 0.27 0 0 0 0
#> c0 = 0.047 0.00 0 0 0 0 0.33 0 0 0.27 0 0 0 0
#> c0 = 0.031 0.00 0 0 0 0 0.33 0 0 0.22 0 0 0 0
#> c0 = 0.014 0.00 0 0 0 0 0.26 0 0 0.22 0 0 0 0
#> c0 = 0 0.00 0 0 0 0 0.20 0 0 0.22 0 0 0 0
#> c0 = 0 0.00 0 0 0 0 0.20 0 0 0.12 0 0 0 0
#>
#> $freq.dec
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 1 37 0 22 3 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0
#> thres = 0.95 37 0 20 3 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0
#> thres = 0.9 37 0 19 2 0 2 2 0 0 0 1 0 1 0
#> thres = 0.85 37 0 18 2 1 2 1 0 0 0 0 1 2 0
#> thres = 0.8 37 0 18 2 1 0 1 1 0 1 0 0 3 0
#> thres = 0.75 37 0 17 3 0 0 1 1 1 0 0 0 4 0
#> thres = 0.7 37 0 15 5 0 0 0 1 1 0 1 0 4 0
#> thres = 0.65 37 0 14 6 0 0 0 0 1 1 1 0 4 0
#> thres = 0.6 37 0 13 5 0 0 1 0 2 1 0 0 5 0
#> thres = 0.55 37 0 11 6 0 1 0 0 2 1 0 0 5 1
#> thres = 0.5 37 0 10 6 0 2 0 0 1 1 0 0 6 1
#> thres = 0.45 37 0 8 7 0 1 1 1 0 1 1 0 6 1
#> thres = 0.4 37 0 7 3 2 1 1 2 0 1 3 0 5 2
#> thres = 0.35 37 0 5 2 0 1 3 1 0 2 3 2 3 5
#> thres = 0.3 37 0 3 1 2 1 2 0 0 2 3 3 3 7
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#> thres = 0.2 37 0 1 0 0 1 2 0 1 2 2 2 5 11
#> thres = 0.15 37 0 0 0 0 1 1 1 0 3 1 3 6 11
#> thres = 0.1 37 0 0 0 0 1 1 1 0 3 0 3 5 13
#> thres = 0.05 37 0 0 0 0 0 2 0 1 1 0 3 4 16
#> thres = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 64
#>
#> $freq.dec.lims
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 0.475995 37 0 9 7 0 2 0 0 1 1 0 0 6 1
#> thres = 0.52631 37 0 11 6 0 1 0 0 1 1 0 1 5 1
#> thres = 0.576625 37 0 13 5 0 0 0 0 3 1 0 0 5 0
#>
#> attr(,"class")
#> [1] "summary.selectboost"
data(autoboost.res.x2.adapt)
summary(autoboost.res.x2.adapt)
#> $crit.func.values
#> c0 = 0.959 c0 = 0.37 c0 = 0.242 c0 = 0.171 c0 = 0.127 c0 = 0.097
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#> c0 = 0.073 c0 = 0.047 c0 = 0.031 c0 = 0.014 c0 = 0 c0 = 0
#> 0.09640625 0.08906250 0.07390625 0.06234375 0.04781250 0.01328125
#>
#> $crit.func.values.lim
#> crit.func.values.lim.red crit.func.values.lim.orange
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#>
#> $force.dec
#> [1] TRUE
#>
#> $index.lim
#> index.lim.red index.lim.orange index.lim.green
#> 1 2 3
#>
#> $col.crit.func.values
#> [1] "red" "orange" "green" NA NA NA NA NA
#> [9] NA NA NA NA NA
#>
#> $selectboost_result.dec
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
#> 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 0 1.00 0 0 0 0 0 1.00 1.00
#> c0 = 0.959 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 0 1.00 0 0 0 0 0 1.00 1.00
#> c0 = 0.37 0 1.00 0.86 1.00 0.76 0 0.70 0 1.00 0 0.23 0 0 0 0 0 0.22 0.28
#> c0 = 0.242 0 0.40 0.86 0.94 0.76 0 0.70 0 0.99 0 0.23 0 0 0 0 0 0.22 0.28
#> c0 = 0.171 0 0.40 0.86 0.55 0.53 0 0.70 0 0.93 0 0.23 0 0 0 0 0 0.22 0.27
#> c0 = 0.127 0 0.40 0.86 0.55 0.53 0 0.41 0 0.85 0 0.06 0 0 0 0 0 0.22 0.26
#> c0 = 0.097 0 0.40 0.86 0.50 0.53 0 0.41 0 0.85 0 0.00 0 0 0 0 0 0.22 0.22
#> c0 = 0.073 0 0.40 0.79 0.50 0.33 0 0.22 0 0.79 0 0.00 0 0 0 0 0 0.07 0.22
#> c0 = 0.047 0 0.30 0.79 0.50 0.31 0 0.10 0 0.79 0 0.00 0 0 0 0 0 0.07 0.22
#> c0 = 0.031 0 0.11 0.73 0.50 0.26 0 0.05 0 0.79 0 0.00 0 0 0 0 0 0.00 0.22
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#> c0 = 0 0 0.00 0.11 0.00 0.06 0 0.00 0 0.25 0 0.00 0 0 0 0 0 0.00 0.22
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#> c0 = 0.014 0.22 0.19 0 0 0.00 0 0.00 0 0.26 0 0 0.08 0 0.07 0.00 0 0
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#> c0 = 0.127 0 0.16 0 0 0 0 0.24 0 0.23 0 0.24 0 0 0 0 0 0.2 0.32 0
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#> c0 = 0.073 0 0.03 0 0 0 0 0.11 0 0.14 0 0.23 0 0 0 0 0 0.0 0.18 0
#> c0 = 0.047 0 0.03 0 0 0 0 0.09 0 0.13 0 0.23 0 0 0 0 0 0.0 0.18 0
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#> c0 = 0.171 0 0 0.26 0 0.20 0.25 0 0 0.23 0
#> c0 = 0.127 0 0 0.26 0 0.20 0.23 0 0 0.23 0
#> c0 = 0.097 0 0 0.19 0 0.12 0.18 0 0 0.17 0
#> c0 = 0.073 0 0 0.19 0 0.08 0.18 0 0 0.17 0
#> c0 = 0.047 0 0 0.19 0 0.08 0.18 0 0 0.17 0
#> c0 = 0.031 0 0 0.19 0 0.08 0.13 0 0 0.11 0
#> c0 = 0.014 0 0 0.17 0 0.08 0.10 0 0 0.11 0
#> c0 = 0 0 0 0.12 0 0.08 0.10 0 0 0.11 0
#> c0 = 0 0 0 0.00 0 0.00 0.00 0 0 0.00 0
#>
#> $freq.dec
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 1 36 0 24 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> thres = 0.95 36 0 24 3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> thres = 0.9 36 0 24 2 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
#> thres = 0.85 36 0 23 2 1 0 0 2 0 0 0 0 0 0
#> thres = 0.8 36 0 23 2 1 0 0 2 0 0 0 0 0 0
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#> thres = 0.2 36 0 1 1 2 3 7 2 2 2 1 1 4 2
#> thres = 0.15 36 0 1 0 1 1 4 3 2 5 2 2 4 3
#> thres = 0.1 36 0 1 0 0 1 1 3 2 5 4 1 6 4
#> thres = 0.05 36 0 1 0 0 0 2 1 0 2 4 5 8 5
#> thres = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 64
#>
#> $freq.dec.lims
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 0.039457 36 0 1 0 0 0 2 1 0 2 3 5 9 5
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#> thres = 0.268451 36 0 9 3 4 4 1 2 0 2 0 0 3 0
#>
#> attr(,"class")
#> [1] "summary.selectboost"
data(fastboost.res.x)
summary(fastboost.res.x)
#> $crit.func.values
#> c0 = 0.897 c0 = 0.532 c0 = 0.414 c0 = 0.39 c0 = 0.333 c0 = 0.291
#> 0.800 0.800 0.756 0.696 0.696 0.655 0.606
#> c0 = 0.259 c0 = 0.224 c0 = 0.185 c0 = 0.146 c0 = 0.035 c0 = 0
#> 0.588 0.525 0.516 0.504 0.490 0.462
#>
#> $crit.func.values.lim
#> crit.func.values.lim.red crit.func.values.lim.orange
#> 0.5210822 0.6226154
#> crit.func.values.lim.green
#> 0.7241486
#>
#> $force.dec
#> [1] TRUE
#>
#> $index.lim
#> index.lim.red index.lim.orange index.lim.green
#> 1 2 3
#>
#> $col.crit.func.values
#> [1] "red" "orange" "green" NA NA NA NA NA
#> [9] NA NA NA NA NA
#>
#> $selectboost_result.dec
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
#> 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1 1.00 1.00 1.00
#> c0 = 0.897 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1 1.00 1.00 1.00
#> c0 = 0.532 0 1.00 1.00 1.00 0.88 0 1 0.68 1.00 1.00
#> c0 = 0.414 0 1.00 1.00 1.00 0.36 0 1 0.68 0.92 1.00
#> c0 = 0.39 0 1.00 1.00 1.00 0.36 0 1 0.68 0.92 1.00
#> c0 = 0.333 0 1.00 1.00 1.00 0.11 0 1 0.52 0.92 1.00
#> c0 = 0.291 0 0.92 1.00 1.00 0.11 0 1 0.45 0.74 0.84
#> c0 = 0.259 0 0.92 1.00 1.00 0.09 0 1 0.41 0.62 0.84
#> c0 = 0.224 0 0.40 1.00 1.00 0.09 0 1 0.41 0.55 0.80
#> c0 = 0.185 0 0.40 1.00 1.00 0.09 0 1 0.39 0.55 0.73
#> c0 = 0.146 0 0.40 1.00 1.00 0.09 0 1 0.38 0.46 0.71
#> c0 = 0.035 0 0.40 0.97 0.91 0.07 0 1 0.38 0.46 0.71
#> c0 = 0 0 0.34 0.93 0.87 0.02 0 1 0.35 0.46 0.65
#>
#> $freq.dec
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 1 2 0 2 1 0 0 2 0 0 0 0 2 0 1
#> thres = 0.95 2 0 2 1 0 0 2 0 0 0 0 1 1 1
#> thres = 0.9 2 0 2 0 0 0 2 0 1 0 0 0 1 2
#> thres = 0.85 2 0 1 1 0 0 2 0 1 0 0 0 0 3
#> thres = 0.8 2 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 3
#> thres = 0.75 2 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 3
#> thres = 0.7 2 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 3
#> thres = 0.65 2 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 4
#> thres = 0.6 2 0 0 1 0 1 0 0 2 0 0 0 0 4
#> thres = 0.55 2 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 4
#> thres = 0.5 2 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 4
#> thres = 0.45 2 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 5
#> thres = 0.4 2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 5
#> thres = 0.35 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 6
#> thres = 0.3 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.25 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.2 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.15 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.1 2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.05 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 7
#> thres = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10
#>
#> $freq.dec.lims
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 0.521082 2 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 4
#> thres = 0.622615 2 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 4
#> thres = 0.724149 2 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 3
#>
#> attr(,"class")
#> [1] "summary.selectboost"
summary(fastboost.res.x, force.dec=FALSE)
#> $crit.func.values
#> c0 = 1 c0 = 0.897 c0 = 0.532 c0 = 0.414 c0 = 0.39 c0 = 0.333 c0 = 0.291
#> 0.800 0.800 0.832 0.757 0.918 0.892 0.819
#> c0 = 0.259 c0 = 0.224 c0 = 0.185 c0 = 0.146 c0 = 0.035 c0 = 0
#> 0.874 0.855 0.843 0.851 0.942 0.913
#>
#> $crit.func.values.lim
#> crit.func.values.lim.red crit.func.values.lim.orange
#> 0.8082830 0.8535385
#> crit.func.values.lim.green
#> 0.8987939
#>
#> $force.dec
#> [1] FALSE
#>
#> $index.lim
#> index.lim.red index.lim.orange index.lim.green
#> 2 4 4
#>
#> $col.crit.func.values
#> [1] "red" "red" "orange" "orange" NA NA NA NA
#> [9] NA NA NA NA NA
#>
#> $selectboost_result.dec
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
#> 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1 1.00 1.00 1.00
#> c0 = 0.897 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1 1.00 1.00 1.00
#> c0 = 0.532 0 1.00 1.00 1.00 0.88 0 1 0.68 1.00 1.00
#> c0 = 0.414 0 1.00 1.00 1.00 0.36 0 1 0.68 0.92 1.00
#> c0 = 0.39 0 1.00 1.00 1.00 0.36 0 1 0.68 0.92 1.00
#> c0 = 0.333 0 1.00 1.00 1.00 0.11 0 1 0.52 0.92 1.00
#> c0 = 0.291 0 0.92 1.00 1.00 0.11 0 1 0.45 0.74 0.84
#> c0 = 0.259 0 0.92 1.00 1.00 0.09 0 1 0.41 0.62 0.84
#> c0 = 0.224 0 0.40 1.00 1.00 0.09 0 1 0.41 0.55 0.80
#> c0 = 0.185 0 0.40 1.00 1.00 0.09 0 1 0.39 0.55 0.73
#> c0 = 0.146 0 0.40 1.00 1.00 0.09 0 1 0.38 0.46 0.71
#> c0 = 0.035 0 0.40 0.97 0.91 0.07 0 1 0.38 0.46 0.71
#> c0 = 0 0 0.34 0.93 0.87 0.02 0 1 0.35 0.46 0.65
#>
#> $freq.dec
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 1 2 0 2 1 0 0 2 0 0 0 0 2 0 1
#> thres = 0.95 2 0 2 1 0 0 2 0 0 0 0 1 1 1
#> thres = 0.9 2 0 2 0 0 0 2 0 1 0 0 0 1 2
#> thres = 0.85 2 0 1 1 0 0 2 0 1 0 0 0 0 3
#> thres = 0.8 2 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 3
#> thres = 0.75 2 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 3
#> thres = 0.7 2 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 3
#> thres = 0.65 2 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 4
#> thres = 0.6 2 0 0 1 0 1 0 0 2 0 0 0 0 4
#> thres = 0.55 2 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 4
#> thres = 0.5 2 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 4
#> thres = 0.45 2 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 5
#> thres = 0.4 2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 5
#> thres = 0.35 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 6
#> thres = 0.3 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.25 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.2 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.15 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.1 2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 7
#> thres = 0.05 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 7
#> thres = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10
#>
#> $freq.dec.lims
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 0.808283 2 0 1 1 0 0 1 0 2 0 0 0 0 3
#> thres = 0.853538 2 0 1 1 0 0 2 0 1 0 0 0 0 3
#> thres = 0.898794 2 0 2 0 0 0 2 0 1 0 0 0 1 2
#>
#> attr(,"class")
#> [1] "summary.selectboost"
data(fastboost.res.x.adapt)
summary(fastboost.res.x.adapt)
#> $crit.func.values
#> c0 = 0.897 c0 = 0.532 c0 = 0.414 c0 = 0.39 c0 = 0.333 c0 = 0.291
#> 0.800 0.800 0.696 0.553 0.553 0.491 0.384
#> c0 = 0.259 c0 = 0.224 c0 = 0.185 c0 = 0.146 c0 = 0.035 c0 = 0
#> 0.355 0.286 0.241 0.228 0.222 0.204
#>
#> $crit.func.values.lim
#> crit.func.values.lim.red crit.func.values.lim.orange
#> 0.2618609 0.4471538
#> crit.func.values.lim.green
#> 0.6324468
#>
#> $force.dec
#> [1] TRUE
#>
#> $index.lim
#> index.lim.red index.lim.orange index.lim.green
#> 1 2 3
#>
#> $col.crit.func.values
#> [1] "red" "orange" "green" NA NA NA NA NA
#> [9] NA NA NA NA NA
#>
#> $selectboost_result.dec
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
#> 0 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 1.00 1.00
#> c0 = 0.897 0 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 1.00 1.00
#> c0 = 0.532 0 1.00 1.00 1.00 0.68 0.71 0 0.57 1.00 1.00
#> c0 = 0.414 0 1.00 1.00 1.00 0.36 0.34 0 0.24 0.92 0.67
#> c0 = 0.39 0 1.00 1.00 1.00 0.36 0.34 0 0.24 0.92 0.67
#> c0 = 0.333 0 1.00 0.93 1.00 0.12 0.13 0 0.14 0.92 0.67
#> c0 = 0.291 0 0.92 0.93 1.00 0.12 0.00 0 0.00 0.57 0.30
#> c0 = 0.259 0 0.92 0.93 1.00 0.00 0.00 0 0.00 0.50 0.20
#> c0 = 0.224 0 0.28 0.89 0.99 0.00 0.00 0 0.00 0.50 0.20
#> c0 = 0.185 0 0.28 0.89 0.72 0.00 0.00 0 0.00 0.50 0.02
#> c0 = 0.146 0 0.28 0.83 0.71 0.00 0.00 0 0.00 0.44 0.02
#> c0 = 0.035 0 0.28 0.77 0.71 0.00 0.00 0 0.00 0.44 0.02
#> c0 = 0 0 0.20 0.77 0.71 0.00 0.00 0 0.00 0.34 0.02
#>
#> $freq.dec
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 1 2 0 3 2 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0
#> thres = 0.95 2 0 3 2 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0
#> thres = 0.9 2 0 3 1 0 0 1 0 2 1 0 0 0 0
#> thres = 0.85 2 0 3 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0
#> thres = 0.8 2 0 3 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0
#> thres = 0.75 2 0 3 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1
#> thres = 0.7 2 0 2 2 0 0 1 0 1 0 0 0 0 2
#> thres = 0.65 2 0 1 2 0 0 2 0 1 0 0 0 0 2
#> thres = 0.6 2 0 1 2 0 0 2 0 1 0 0 0 0 2
#> thres = 0.55 2 0 0 3 0 0 1 1 1 0 0 0 0 2
#> thres = 0.5 2 0 0 3 0 0 1 0 1 0 1 0 0 2
#> thres = 0.45 2 0 0 3 0 0 1 0 1 0 1 0 0 2
#> thres = 0.4 2 0 0 3 0 0 1 0 1 0 0 0 1 2
#> thres = 0.35 2 0 0 2 0 1 1 0 1 0 0 0 1 2
#> thres = 0.3 2 0 0 1 0 2 0 1 1 0 0 0 0 3
#> thres = 0.25 2 0 0 1 0 2 0 1 0 0 0 0 1 3
#> thres = 0.2 2 0 0 0 0 3 0 0 0 1 0 0 0 4
#> thres = 0.15 2 0 0 0 0 3 0 0 0 1 0 0 0 4
#> thres = 0.1 2 0 0 0 0 0 2 1 0 1 0 0 0 4
#> thres = 0.05 2 0 0 0 0 0 2 1 0 1 0 0 0 4
#> thres = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10
#>
#> $freq.dec.lims
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 0.261861 2 0 0 1 0 2 0 1 0 0 0 0 1 3
#> thres = 0.447154 2 0 0 3 0 0 1 0 1 0 1 0 0 2
#> thres = 0.632447 2 0 1 2 0 0 2 0 1 0 0 0 0 2
#>
#> attr(,"class")
#> [1] "summary.selectboost"
data(fastboost.res.x2)
summary(fastboost.res.x2)
#> $crit.func.values
#> c0 = 0.959 c0 = 0.37 c0 = 0.242 c0 = 0.171 c0 = 0.127 c0 = 0.097
#> 0.42187500 0.42187500 0.26953125 0.22750000 0.22062500 0.20843750 0.19187500
#> c0 = 0.073 c0 = 0.047 c0 = 0.031 c0 = 0.014 c0 = 0 c0 = 0
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#>
#> $crit.func.values.lim
#> crit.func.values.lim.red crit.func.values.lim.orange
#> 0.1276775 0.2160457
#> crit.func.values.lim.green
#> 0.3044138
#>
#> $force.dec
#> [1] TRUE
#>
#> $index.lim
#> index.lim.red index.lim.orange index.lim.green
#> 1 2 3
#>
#> $col.crit.func.values
#> [1] "red" "orange" "green" NA NA NA NA NA
#> [9] NA NA NA NA NA
#>
#> $selectboost_result.dec
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
#> 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.959 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.37 0 1.00 0.96 1.00 0.88 0 0.92 0 1.00 1.00 0.32 0.98 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.242 0 0.59 0.96 1.00 0.88 0 0.92 0 1.00 0.87 0.32 0.98 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.171 0 0.59 0.96 0.93 0.78 0 0.92 0 1.00 0.87 0.32 0.98 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.127 0 0.59 0.96 0.93 0.78 0 0.85 0 1.00 0.77 0.09 0.92 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.097 0 0.59 0.96 0.92 0.77 0 0.85 0 1.00 0.77 0.00 0.74 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.073 0 0.59 0.96 0.92 0.70 0 0.75 0 0.95 0.75 0.00 0.70 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.047 0 0.55 0.96 0.92 0.66 0 0.50 0 0.95 0.74 0.00 0.70 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.031 0 0.43 0.96 0.92 0.53 0 0.43 0 0.94 0.73 0.00 0.70 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.014 0 0.33 0.94 0.90 0.53 0 0.37 0 0.88 0.73 0.00 0.61 0 0 0 0 0
#> c0 = 0 0 0.27 0.93 0.84 0.51 0 0.34 0 0.88 0.73 0.00 0.59 0 0 0 0 0
#> c0 = 0 0 0.07 0.39 0.31 0.40 0 0.34 0 0.38 0.27 0.00 0.38 0 0 0 0 0
#> 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
#> 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 0 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00
#> c0 = 0.959 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 0 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00
#> c0 = 0.37 0.28 0.56 1.00 0 0.72 0 0.48 0 0 0.64 0.36 0.28 0.61 0 0.54
#> c0 = 0.242 0.28 0.43 0.44 0 0.60 0 0.38 0 0 0.45 0.36 0.28 0.32 0 0.28
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#> c0 = 0.097 0.21 0.37 0.44 0 0.59 0 0.22 0 0 0.36 0.19 0.23 0.24 0 0.28
#> c0 = 0.073 0.21 0.37 0.37 0 0.59 0 0.22 0 0 0.36 0.11 0.18 0.24 0 0.28
#> c0 = 0.047 0.15 0.37 0.37 0 0.57 0 0.22 0 0 0.36 0.03 0.18 0.17 0 0.25
#> c0 = 0.031 0.15 0.36 0.37 0 0.57 0 0.16 0 0 0.36 0.01 0.09 0.17 0 0.21
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#> c0 = 0 0.13 0.36 0.37 0 0.54 0 0.00 0 0 0.28 0.01 0.09 0.05 0 0.07
#> c0 = 0 0.13 0.33 0.05 0 0.54 0 0.00 0 0 0.04 0.01 0.00 0.05 0 0.07
#> 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51
#> 1.00 1.00 0 0 1.00 0 0 0 0 0 0 0 0 1.00 0 0 0 0 1.00
#> c0 = 0.959 1.00 1.00 0 0 1.00 0 0 0 0 0 0 0 0 1.00 0 0 0 0 1.00
#> c0 = 0.37 0.36 0.54 0 0 0.44 0 0 0 0 0 0 0 0 0.70 0 0 0 0 0.72
#> c0 = 0.242 0.36 0.54 0 0 0.44 0 0 0 0 0 0 0 0 0.56 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.171 0.36 0.54 0 0 0.39 0 0 0 0 0 0 0 0 0.56 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.127 0.30 0.46 0 0 0.37 0 0 0 0 0 0 0 0 0.48 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.097 0.29 0.36 0 0 0.37 0 0 0 0 0 0 0 0 0.48 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.073 0.29 0.28 0 0 0.34 0 0 0 0 0 0 0 0 0.48 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.047 0.29 0.28 0 0 0.34 0 0 0 0 0 0 0 0 0.48 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.031 0.00 0.28 0 0 0.25 0 0 0 0 0 0 0 0 0.44 0 0 0 0 0.38
#> c0 = 0.014 0.00 0.28 0 0 0.09 0 0 0 0 0 0 0 0 0.24 0 0 0 0 0.29
#> c0 = 0 0.00 0.18 0 0 0.00 0 0 0 0 0 0 0 0 0.20 0 0 0 0 0.18
#> c0 = 0 0.00 0.00 0 0 0.00 0 0 0 0 0 0 0 0 0.07 0 0 0 0 0.18
#> 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64
#> 1.00 0 0 0 0 1.00 0 0 1.00 0 0 0 0
#> c0 = 0.959 1.00 0 0 0 0 1.00 0 0 1.00 0 0 0 0
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#> c0 = 0.171 0.16 0 0 0 0 0.40 0 0 0.28 0 0 0 0
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#>
#> $freq.dec
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#> thres = 1 37 0 22 3 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0
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#>
#> $freq.dec.lims
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
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#>
#> attr(,"class")
#> [1] "summary.selectboost"
summary(fastboost.res.x2, force.dec=FALSE)
#> $crit.func.values
#> c0 = 1 c0 = 0.959 c0 = 0.37 c0 = 0.242 c0 = 0.171 c0 = 0.127 c0 = 0.097
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#>
#> $crit.func.values.lim
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#>
#> $force.dec
#> [1] FALSE
#>
#> $index.lim
#> index.lim.red index.lim.orange index.lim.green
#> 2 2 5
#>
#> $col.crit.func.values
#> [1] "red" "red" "green" "green" "green" NA NA NA NA
#> [10] NA NA NA NA
#>
#> $selectboost_result.dec
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
#> 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 0 0 0 0
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#> c0 = 0.37 0 1.00 0.96 1.00 0.88 0 0.92 0 1.00 1.00 0.32 0.98 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.242 0 0.59 0.96 1.00 0.88 0 0.92 0 1.00 0.87 0.32 0.98 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.171 0 0.59 0.96 0.93 0.78 0 0.92 0 1.00 0.87 0.32 0.98 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.127 0 0.59 0.96 0.93 0.78 0 0.85 0 1.00 0.77 0.09 0.92 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.097 0 0.59 0.96 0.92 0.77 0 0.85 0 1.00 0.77 0.00 0.74 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.073 0 0.59 0.96 0.92 0.70 0 0.75 0 0.95 0.75 0.00 0.70 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.047 0 0.55 0.96 0.92 0.66 0 0.50 0 0.95 0.74 0.00 0.70 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.031 0 0.43 0.96 0.92 0.53 0 0.43 0 0.94 0.73 0.00 0.70 0 0 0 0 0
#> c0 = 0.014 0 0.33 0.94 0.90 0.53 0 0.37 0 0.88 0.73 0.00 0.61 0 0 0 0 0
#> c0 = 0 0 0.27 0.93 0.84 0.51 0 0.34 0 0.88 0.73 0.00 0.59 0 0 0 0 0
#> c0 = 0 0 0.07 0.39 0.31 0.40 0 0.34 0 0.38 0.27 0.00 0.38 0 0 0 0 0
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#> c0 = 0.959 1.00 1.00 1.00 0 1.00 0 1.00 0 0 1.00 1.00 1.00 1.00 0 1.00
#> c0 = 0.37 0.28 0.56 1.00 0 0.72 0 0.48 0 0 0.64 0.36 0.28 0.61 0 0.54
#> c0 = 0.242 0.28 0.43 0.44 0 0.60 0 0.38 0 0 0.45 0.36 0.28 0.32 0 0.28
#> c0 = 0.171 0.28 0.41 0.44 0 0.60 0 0.38 0 0 0.37 0.36 0.28 0.24 0 0.28
#> c0 = 0.127 0.28 0.41 0.44 0 0.60 0 0.38 0 0 0.36 0.35 0.28 0.24 0 0.28
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#> c0 = 0.37 0.36 0.54 0 0 0.44 0 0 0 0 0 0 0 0 0.70 0 0 0 0 0.72
#> c0 = 0.242 0.36 0.54 0 0 0.44 0 0 0 0 0 0 0 0 0.56 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.171 0.36 0.54 0 0 0.39 0 0 0 0 0 0 0 0 0.56 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.127 0.30 0.46 0 0 0.37 0 0 0 0 0 0 0 0 0.48 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.097 0.29 0.36 0 0 0.37 0 0 0 0 0 0 0 0 0.48 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.073 0.29 0.28 0 0 0.34 0 0 0 0 0 0 0 0 0.48 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.047 0.29 0.28 0 0 0.34 0 0 0 0 0 0 0 0 0.48 0 0 0 0 0.44
#> c0 = 0.031 0.00 0.28 0 0 0.25 0 0 0 0 0 0 0 0 0.44 0 0 0 0 0.38
#> c0 = 0.014 0.00 0.28 0 0 0.09 0 0 0 0 0 0 0 0 0.24 0 0 0 0 0.29
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#> 1.00 0 0 0 0 1.00 0 0 1.00 0 0 0 0
#> c0 = 0.959 1.00 0 0 0 0 1.00 0 0 1.00 0 0 0 0
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#> c0 = 0.171 0.16 0 0 0 0 0.40 0 0 0.28 0 0 0 0
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#> c0 = 0 0.00 0 0 0 0 0.22 0 0 0.23 0 0 0 0
#> c0 = 0 0.00 0 0 0 0 0.22 0 0 0.16 0 0 0 0
#>
#> $freq.dec
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 1 37 0 22 3 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0
#> thres = 0.95 37 0 20 3 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0
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#> thres = 0.15 37 0 0 0 0 2 0 1 0 2 2 3 5 12
#> thres = 0.1 37 0 0 0 0 1 1 0 1 2 2 2 5 13
#> thres = 0.05 37 0 0 0 0 0 2 0 1 1 1 1 3 18
#> thres = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 64
#>
#> $freq.dec.lims
#> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
#> thres = 0.474931 37 0 8 8 0 1 0 0 0 3 0 0 6 1
#> thres = 0.525469 37 0 10 6 0 2 0 0 1 1 0 1 5 1
#> thres = 0.576006 37 0 13 5 0 0 0 0 3 1 0 0 5 0
#>
#> attr(,"class")
#> [1] "summary.selectboost"
data(fastboost.res.x2.adapt)
summary(fastboost.res.x2.adapt)
#> $crit.func.values
#> c0 = 0.959 c0 = 0.37 c0 = 0.242 c0 = 0.171 c0 = 0.127 c0 = 0.097
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#> c0 = 0.073 c0 = 0.047 c0 = 0.031 c0 = 0.014 c0 = 0 c0 = 0
#> 0.18562500 0.17593750 0.16109375 0.14656250 0.12953125 0.07109375
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#> $crit.func.values.lim
#> crit.func.values.lim.red crit.func.values.lim.orange
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#>
#> $force.dec
#> [1] TRUE
#>
#> $index.lim
#> index.lim.red index.lim.orange index.lim.green
#> 1 2 3
#>
#> $col.crit.func.values
#> [1] "red" "orange" "green" NA NA NA NA NA
#> [9] NA NA NA NA NA
#>
#> $selectboost_result.dec
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