Skip to contents

get_model_summary() returns a list containing: train dataset, test dataset with predicted values, model coefficients, AUC value and ROC plot, for a model.

Usage

get_model_summary(model)

Arguments

model

a model object, the output of build_model().

Examples

path <- get_example_data("small_biocrates_example.xls")
dat <- read_data(path)
dat <- add_group(dat, "group")
dat <- complete_data(dat, "limit", "limit", "limit")
#> Completing 109 < LOD values...
#> Completing 6 < LLOQ values...
#> Completing 9 < ULOQ values...
model <- build_model(dat, "group", "2", "Lasso")
#> Warning: one multinomial or binomial class has fewer than 8  observations; dangerous ground
get_model_summary(model)
#> $train
#>    sample identification 2   C0    C2    C3 C3-DC (C4-OH) C3-OH   C3:1    C4
#> 1        K_Biocrates_4_1 1 45.1  5.28 0.352          0.17 0.019  0.019 0.217
#> 2        K_Biocrates_4_2 1 46.2  7.88 0.495          0.17 0.019  0.015 0.248
#> 4       K_Biocrates_4_18 1 30.1 10.50 0.191          0.17 0.019 10.000 0.107
#> 5       K_Biocrates_4_19 1 31.5 11.30 0.243          0.17 0.019 10.000 0.161
#> 7       K_Biocrates_4_21 1 46.3 14.00 0.491          0.17 0.019 10.000 0.283
#> 9       K_Biocrates_4_24 1 52.0  9.55 0.544          0.17 0.019  0.019 0.322
#> 10      K_Biocrates_4_25 1 23.4  5.31 0.181          0.17 0.019  0.019 0.246
#> 12      K_Biocrates_4_50 0 40.8  6.41 0.473          0.17 0.400  0.019 0.100
#> 13      K_Biocrates_4_51 0 44.6 10.30 0.200          0.17 0.019  0.019 0.200
#> 17      K_Biocrates_4_55 0 42.8  4.04 0.378          0.17 0.019  0.019 0.215
#> 18      K_Biocrates_4_56 0 42.2  8.69 0.558          0.17 0.019  0.017 0.287
#> 19      K_Biocrates_4_65 0 44.2  7.69 0.606         80.00 0.019  0.019 0.311
#> 20      K_Biocrates_4_66 0 42.8  8.86 0.386          0.17 0.019  0.019 0.273
#> 21      K_Biocrates_4_69 0 34.4  5.30 0.328          0.17 0.019  0.019 0.189
#> 25      K_Biocrates_4_76 0 36.3  7.21 0.236          0.17 0.019  0.019 0.153
#>       C5
#> 1  0.157
#> 2  0.231
#> 4  0.087
#> 5  0.087
#> 7  0.191
#> 9  0.182
#> 10 0.109
#> 12 0.179
#> 13 0.245
#> 17 0.184
#> 18 0.238
#> 19 0.278
#> 20 0.155
#> 21 0.222
#> 25 0.135
#> 
#> $test
#>    probability_2 sample identification 2   C0    C2     C3 C3-DC (C4-OH) C3-OH
#> 1      0.4666667      K_Biocrates_4_17 1 43.3 13.00  0.457          0.17 0.019
#> 2      0.4666667      K_Biocrates_4_20 1 38.6  6.87  0.285          0.17 0.019
#> 3      0.4666667      K_Biocrates_4_23 1 41.8  9.30  0.289          0.17 0.019
#> 4      0.4666667      K_Biocrates_4_38 0 36.4  8.87  0.425          0.17 0.019
#> 5      0.4666667      K_Biocrates_4_52 0 40.4  7.53  0.200          0.17 0.019
#> 6      0.4666667      K_Biocrates_4_53 0 30.1  7.91  0.422          0.17 0.019
#> 7      0.4666667      K_Biocrates_4_54 0 52.7  5.60  0.738          0.17 0.019
#> 8      0.4666667      K_Biocrates_4_70 0 39.8  6.36  0.892          0.17 0.019
#> 9      0.4666667      K_Biocrates_4_71 0 38.5  8.63  0.353          0.17 0.019
#> 10     0.4666667      K_Biocrates_4_72 0 74.0 14.00 10.000          0.17 0.019
#>      C3:1    C4     C5
#> 1  10.000 0.378  0.174
#> 2  10.000 0.107  0.105
#> 3   0.019 0.187  0.203
#> 4   0.019 0.223 10.000
#> 5   0.019 0.235  0.187
#> 6   0.019 0.171  0.087
#> 7   0.013 0.284  0.208
#> 8   0.019 0.251  0.256
#> 9   0.019 0.356  0.154
#> 10  0.014 0.267  0.169
#> 
#> $coefficients
#>           term   estimate
#> s0 (Intercept) -0.1335314
#> 
#> $auc
#> [1] 0.5
#> 
#> $roc_plot

#>