Rename Agghoo class into AgghooCV (to avoid case-insensitive issues)
authorBenjamin Auder <benjamin.auder@somewhere>
Tue, 8 Jun 2021 13:25:00 +0000 (15:25 +0200)
committerBenjamin Auder <benjamin.auder@somewhere>
Tue, 8 Jun 2021 13:25:00 +0000 (15:25 +0200)
DESCRIPTION
NAMESPACE
R/A_NAMESPACE.R
R/R6_AgghooCV.R [moved from R/R6_Agghoo.R with 98% similarity]
R/agghoo.R
man/AgghooCV.Rd [moved from man/Agghoo.Rd with 78% similarity]
man/agghoo.Rd

index 00e2df3..7944819 100644 (file)
@@ -28,6 +28,6 @@ License: MIT + file LICENSE
 RoxygenNote: 7.1.1
 Collate: 
     'agghoo.R'
-    'R6_Agghoo.R'
+    'R6_AgghooCV.R'
     'R6_Model.R'
     'A_NAMESPACE.R'
index 7604bfd..14fb7a3 100644 (file)
--- a/NAMESPACE
+++ b/NAMESPACE
@@ -1,6 +1,6 @@
 # Generated by roxygen2: do not edit by hand
 
-export(Agghoo)
+export(AgghooCV)
 export(Model)
 export(agghoo)
 export(compareToStandard)
index 0902c59..6747346 100644 (file)
@@ -1,4 +1,4 @@
 #' @include R6_Model.R
-#' @include R6_Agghoo.R
+#' @include R6_AgghooCV.R
 #' @include agghoo.R
 NULL
similarity index 98%
rename from R/R6_Agghoo.R
rename to R/R6_AgghooCV.R
index 3694715..4ceb289 100644 (file)
@@ -5,9 +5,9 @@
 #' from the list of models (see 'Model' class).
 #'
 #' @export
-Agghoo <- R6::R6Class("Agghoo",
+AgghooCV <- R6::R6Class("AgghooCV",
   public = list(
-    #' @description Create a new Agghoo object.
+    #' @description Create a new AgghooCV object.
     #' @param data Matrix or data.frame
     #' @param target Vector of targets (generally numeric or factor)
     #' @param task "regression" or "classification"
index 528df2a..92d061f 100644 (file)
@@ -16,9 +16,9 @@
 #'        Default: see R6::Model.
 #' @param quality A function assessing the quality of a prediction.
 #'        Arguments are y1 and y2 (comparing a prediction to known values).
-#'        Default: see R6::Agghoo.
+#'        Default: see R6::AgghooCV.
 #'
-#' @return An R6::Agghoo object.
+#' @return An R6::AgghooCV object.
 #'
 #' @examples
 #' # Regression:
@@ -66,8 +66,8 @@ agghoo <- function(data, target, task = NA, gmodel = NA, params = NA, quality =
   }
   # Build Model object (= list of parameterized models)
   model <- Model$new(data, target, task, gmodel, params)
-  # Return Agghoo object, to run and predict
-  Agghoo$new(data, target, task, model, quality)
+  # Return AgghooCV object, to run and predict
+  AgghooCV$new(data, target, task, model, quality)
 }
 
 #' compareToStandard
similarity index 78%
rename from man/Agghoo.Rd
rename to man/AgghooCV.Rd
index dc70db6..4d4cf78 100644 (file)
@@ -1,7 +1,7 @@
 % Generated by roxygen2: do not edit by hand
-% Please edit documentation in R/R6_Agghoo.R
-\name{Agghoo}
-\alias{Agghoo}
+% Please edit documentation in R/R6_AgghooCV.R
+\name{AgghooCV}
+\alias{AgghooCV}
 \title{R6 class with agghoo functions fit() and predict().}
 \description{
 Class encapsulating the methods to run to obtain the best predictor
@@ -10,19 +10,19 @@ from the list of models (see 'Model' class).
 \section{Methods}{
 \subsection{Public methods}{
 \itemize{
-\item \href{#method-new}{\code{Agghoo$new()}}
-\item \href{#method-fit}{\code{Agghoo$fit()}}
-\item \href{#method-predict}{\code{Agghoo$predict()}}
-\item \href{#method-clone}{\code{Agghoo$clone()}}
+\item \href{#method-new}{\code{AgghooCV$new()}}
+\item \href{#method-fit}{\code{AgghooCV$fit()}}
+\item \href{#method-predict}{\code{AgghooCV$predict()}}
+\item \href{#method-clone}{\code{AgghooCV$clone()}}
 }
 }
 \if{html}{\out{<hr>}}
 \if{html}{\out{<a id="method-new"></a>}}
 \if{latex}{\out{\hypertarget{method-new}{}}}
 \subsection{Method \code{new()}}{
-Create a new Agghoo object.
+Create a new AgghooCV object.
 \subsection{Usage}{
-\if{html}{\out{<div class="r">}}\preformatted{Agghoo$new(data, target, task, gmodel, quality = NA)}\if{html}{\out{</div>}}
+\if{html}{\out{<div class="r">}}\preformatted{AgghooCV$new(data, target, task, gmodel, quality = NA)}\if{html}{\out{</div>}}
 }
 
 \subsection{Arguments}{
@@ -48,7 +48,7 @@ quality(y1, y2) --> real number}
 \subsection{Method \code{fit()}}{
 Fit an agghoo model.
 \subsection{Usage}{
-\if{html}{\out{<div class="r">}}\preformatted{Agghoo$fit(
+\if{html}{\out{<div class="r">}}\preformatted{AgghooCV$fit(
   CV = list(type = "MC", V = 10, test_size = 0.2, shuffle = TRUE),
   mode = "agghoo"
 )}\if{html}{\out{</div>}}
@@ -76,7 +76,7 @@ Fit an agghoo model.
 \subsection{Method \code{predict()}}{
 Predict an agghoo model (after calling fit())
 \subsection{Usage}{
-\if{html}{\out{<div class="r">}}\preformatted{Agghoo$predict(X, weight = "uniform")}\if{html}{\out{</div>}}
+\if{html}{\out{<div class="r">}}\preformatted{AgghooCV$predict(X, weight = "uniform")}\if{html}{\out{</div>}}
 }
 
 \subsection{Arguments}{
@@ -96,7 +96,7 @@ average models performances (TODO: bad idea?!)}
 \subsection{Method \code{clone()}}{
 The objects of this class are cloneable with this method.
 \subsection{Usage}{
-\if{html}{\out{<div class="r">}}\preformatted{Agghoo$clone(deep = FALSE)}\if{html}{\out{</div>}}
+\if{html}{\out{<div class="r">}}\preformatted{AgghooCV$clone(deep = FALSE)}\if{html}{\out{</div>}}
 }
 
 \subsection{Arguments}{
index dea76a1..21afe5a 100644 (file)
@@ -26,10 +26,10 @@ Default: see R6::Model.}
 
 \item{quality}{A function assessing the quality of a prediction.
 Arguments are y1 and y2 (comparing a prediction to known values).
-Default: see R6::Agghoo.}
+Default: see R6::AgghooCV.}
 }
 \value{
-An R6::Agghoo object.
+An R6::AgghooCV object.
 }
 \description{
 Run the agghoo procedure. (...)