Other packages > Find by keyword >

MXM  

Feature Selection (Including Multiple Solutions) and Bayesian Networks
View on CRAN: Click here


Download and install MXM package within the R console
Install from CRAN:
install.packages("MXM")

Install from Github:
library("remotes")
install_github("cran/MXM")

Install by package version:
library("remotes")
install_version("MXM", "1.5.5")



Attach the package and use:
library("MXM")
Maintained by
Konstantina Biza
[Scholar Profile | Author Map]
All associated links for this package
First Published: 2014-05-12
Latest Update: 2022-08-25
Description:
Many feature selection methods for a wide range of response variables, including minimal, statistically-equivalent and equally-predictive feature subsets. Bayesian network algorithms and related functions are also included. The package name 'MXM' stands for "Mens eX Machina", meaning "Mind from the Machine" in Latin. References: a) Lagani, V. and Athineou, G. and Farcomeni, A. and Tsagris, M. and Tsamardinos, I. (2017). Feature Selection with the R Package MXM: Discovering Statistically Equivalent Feature Subsets. Journal of Statistical Software, 80(7). . b) Tsagris, M., Lagani, V. and Tsamardinos, I. (2018). Feature selection for high-dimensional temporal data. BMC Bioinformatics, 19:17. . c) Tsagris, M., Borboudakis, G., Lagani, V. and Tsamardinos, I. (2018). Constraint-based causal discovery with mixed data. International Journal of Data Science and Analytics, 6(1): 19-30. . d) Tsagris, M., Papadovasilakis, Z., Lakiotaki, K. and Tsamardinos, I. (2018). Efficient feature selection on gene expression data: Which algorithm to use? BioRxiv. . e) Tsagris, M. (2019). Bayesian Network Learning with the PC Algorithm: An Improved and Correct Variation. Applied Artificial Intelligence, 33(2):101-123. . f) Tsagris, M. and Tsamardinos, I. (2019). Feature selection with the R package MXM. F1000Research 7: 1505. . g) Borboudakis, G. and Tsamardinos, I. (2019). Forward-Backward Selection with Early Dropping. Journal of Machine Learning Research 20: 1-39. h) The gamma-OMP algorithm for feature selection with application to gene expression data. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics 19(2): 1214-1224. .
How to cite:
Konstantina Biza (2014). MXM: Feature Selection (Including Multiple Solutions) and Bayesian Networks. R package version 1.5.5, https://cran.r-project.org/web/packages/MXM. Accessed 10 Apr. 2025.
Previous versions and publish date:
0.1 (2014-05-12 18:19), 0.2.1 (2014-08-05 00:35), 0.2 (2014-08-01 12:37), 0.3.1 (2015-05-25 15:35), 0.3 (2015-02-12 17:29), 0.4.1 (2015-07-09 18:11), 0.4.2 (2015-07-27 15:15), 0.4.3 (2015-07-28 22:55), 0.4 (2015-07-01 16:06), 0.5 (2015-09-29 17:33), 0.7 (2016-03-04 14:53), 0.8.5 (2016-04-26 11:20), 0.8.7 (2016-05-23 06:34), 0.8.8 (2016-06-09 07:56), 0.8 (2016-03-23 00:38), 0.9.2 (2016-07-05 08:55), 0.9.3 (2016-07-10 15:22), 0.9.4 (2016-08-05 11:53), 0.9.5 (2016-11-02 18:15), 0.9.7 (2016-12-20 11:46), 0.9.8 (2017-02-20 15:12), 0.9.9 (2017-03-26 18:11), 1.0.0 (2017-09-04 12:14), 1.1.1 (2017-10-07 16:18), 1.1.5 (2017-10-09 11:13), 1.1 (2017-10-06 22:48), 1.2.5 (2017-11-15 10:00), 1.2 (2017-10-10 14:16), 1.3.0 (2017-11-16 13:18), 1.3.1 (2017-11-30 12:41), 1.3.2 (2018-02-13 23:12), 1.3.3 (2018-03-30 19:07), 1.3.4 (2018-05-24 13:56), 1.3.5 (2018-06-25 11:53), 1.3.7 (2018-07-26 18:20), 1.3.8 (2018-07-29 15:40), 1.3.9 (2018-08-27 12:34), 1.4.0 (2018-09-19 16:40), 1.4.1 (2018-11-23 12:20), 1.4.2 (2019-01-15 10:30), 1.4.3 (2019-05-27 09:30), 1.4.4 (2019-06-19 15:40), 1.4.5 (2019-12-06 16:30), 1.4.6 (2020-04-05 19:10), 1.4.7 (2020-05-06 17:50), 1.4.8 (2020-07-27 01:10), 1.4.9 (2020-09-04 00:42), 1.5.0 (2021-01-09 03:10), 1.5.1 (2021-02-23 15:50), 1.5.2 (2021-09-21 14:50), 1.5.4 (2022-06-06 22:00), 1.5.5 (2022-08-25 10:52)
Other packages that cited MXM R package
View MXM citation profile
Other R packages that MXM depends, imports, suggests or enhances
Complete documentation for MXM
Functions, R codes and Examples using the MXM R package
Some associated functions: MMPC.gee.output-class . MMPC.glmm.output-class . MMPCoutput-class . MXM-internal . MXM-package . MXMCondIndTests . Ness . SES.gee.output-class . SES.glmm . SES.glmm.output-class . SES . SES.timeclass . SESoutput-class . auc . bbc . beta.mod . beta.regs . bic.fsreg . bic.glm.fsreg . big.fbed.reg . big.gomp . bn.skel.utils . bs.reg . censIndCR . certificate.of.exclusion . ci.mm . cond.regs . condi . condis . conf.edge.lower . cor.drop1 . corfs.network . corgraph . cv.fbed.lmm.reg . cv.gomp . cv.ses . dag2eg . ebic.bsreg . ebic.glmm.bsreg . ebic.regs . equivdags . fbed.gee.reg . fbed.glmm.reg . fbed.reg . fbedreg.bic . findDescendants . fs.reg . gSquare . generatefolds . glm.bsreg . glm.fsreg . glmm.bsreg . glmm.ci.mm . gomp . group.mvbetas . iamb.bs . iamb . ida . is.dag . lm.fsreg . local.mmhc.skel . logiquant.regs . ma.ses . mammpc.output-class . mases.output-class . mb . mmhc.skel . mmmb . mmpc.glmm.model . mmpc.glmm2 . mmpc.or . mmpc.path . mmpc.timeclass.model . mmpc2 . mmpcbackphase . modeler . nei . ord.resid . ordinal.reg . partialcor . pc.or . pc.sel . pc.skel . permcor . pi0est . plotnetwork . pval.mixbeta . rdag . read.big.data . reg.fit . ridge.plot . ridge.reg . ridgereg.cv . ses.model . shd . sp.logiregs . supervised.pca . tc.plot . testIndBeta . testIndBinom . testIndClogit . testIndFisher . testIndGEEReg . testIndGLMMReg . testIndGamma . testIndLogistic . testIndPois . testIndReg . testIndSPML . testIndTimeLogistic . testIndTobit . topological_sort . transitiveClosure . triangles.search . undir.path . univregs . wald.logisticregs . zip.mod . zip.regs . 
Some associated R codes: IdentifyEquivalence.R . IdentifyEquivalence.gee.R . IdentifyEquivalence.glmm.R . IdentifyEquivalence.ma.R . InternalMMPC.R . InternalMMPC.gee.R . InternalMMPC.glmm.R . InternalMMPC.timeclass.R . InternalSES.R . InternalSES.gee.R . InternalSES.glmm.R . InternalSES.timeclass.R . Internalmammpc.R . Internalmases.R . MMPC.R . MMPC.gee.R . MMPC.gee.output_script.R . MMPC.glmm.R . MMPC.glmm.output_script.R . MMPC.timeclass.R . MMPCoutput_script.R . Ness.R . SES.R . SES.gee.R . SES.gee.output_script.R . SES.glmm.R . SES.glmm.output_script.R . SES.timeclass.R . SESoutput_script.R . WaldOrdinal.R . apply_ideq.R . apply_ideq.glmm.R . apply_ideq.ma.R . auc.R . bbc.R . beta.bsreg.R . beta.fsreg.R . beta.fsreg_2.R . beta.mod.R . beta.reg.R . beta.regs.R . betamle.wei.R . bic.betafsreg.R . bic.clogit.fsreg.R . bic.fsreg.R . bic.gammafsreg.R . bic.glm.fsreg.R . bic.llr.fsreg.R . bic.mm.fsreg.R . bic.normlog.fsreg.R . bic.tobit.fsreg.R . bic.wr.fsreg.R . bic.zipfsreg.R . big.fbed.reg.R . big.gomp.R . big.gomp.path.R . big.model.R . big.score.univregs.R . bn.skel.utils.R . bn.skel.utils2.R . boot.gomp.R . bs.g2.R . bs.reg.R . bsreg.big.R . cat.ci.R . cat_condis.R . censIndCR.R . censIndER.R . censIndLLR.R . censIndWR.R . certificate.of.exclusion.R . certificate.of.exclusion2.R . ci.fast.R . ci.fast2.R . ci.mm.R . ci.mm2.R . clogit.bsreg.R . clogit.cv.ses.R . clogit.fsreg.R . clogit.fsreg_2.R . comb_condis.R . compare_p_values.R . cond.regs.R . condi.R . condis.R . conf.edge.lower.R . cor.bsreg.R . cor.drop1.R . corfbed.network.R . corfs.network.R . corgraph.R . cv.fbed.lmm.reg.R . cv.gomp.R . cv.mmpc.R . cv.permmmpc.R . cv.permses.R . cv.ses.R . cv.waldmmpc.R . cv.waldses.R . cvmmpc.par.R . cvpermmmpc.par.R . cvpermses.par.R . cvses.par.R . cvwaldmmpc.par.R . cvwaldses.par.R . dag2eg.R . dag_to_eg.R . dist.condi.R . distcor_condis.R . ebic.beta.bsreg.R . ebic.bsreg.R . ebic.clogit.bsreg.R . ebic.cr.bsreg.R . ebic.fbed.glmm.R . ebic.fbed.glmm.cr.R . ebic.fbed.glmm.ordinal.R . ebic.fbed.glmm.ordinal.reps.R . ebic.fbed.glmm.reps.R . ebic.fbed.lmm.R . ebic.fbed.lmm.reps.R . ebic.glm.bsreg.R . ebic.glmm.bsreg.R . ebic.glmm.cr.bsreg.R . ebic.glmm.ordinal.bsreg.R . ebic.glmm.ordinal.reps.bsreg.R . ebic.glmm.reps.bsreg.R . ebic.llr.bsreg.R . ebic.lm.bsreg.R . ebic.lmm.bsreg.R . ebic.lmm.reps.bsreg.R . ebic.mm.bsreg.R . ebic.model.R . ebic.multinom.bsreg.R . ebic.nb.bsreg.R . ebic.ordinal.bsreg.R . ebic.regs.R . ebic.spml.bsreg.R . ebic.tobit.bsreg.R . ebic.univregs.R . ebic.wr.bsreg.R . ebic.zip.bsreg.R . ebicScore.R . equivdags.R . fbed.ebic.R . fbed.g2.R . fbed.gee.reg.R . fbed.geeglm.R . fbed.geeglm.reps.R . fbed.geelm.R . fbed.geelm.reps.R . fbed.glmm.R . fbed.glmm.cr.R . fbed.glmm.nb.R . fbed.glmm.nb.reps.R . fbed.glmm.ordinal.R . fbed.glmm.ordinal.reps.R . fbed.glmm.reg.R . fbed.glmm.reps.R . fbed.lmm.R . fbed.lmm.reps.R . fbed.lr.R . fbed.reg.R . fbedreg.bic.R . findAncestors.R . findDescendants.R . fs.reg.R . fs.reg_2.R . gSquare.R . gammafsreg.R . gammafsreg_2.R . gee.ci.mm.R . gee.condregs.R . gee.mmhc.skel.R . gee.pc.skel.R . gee.univregs.R . generatefolds.R . glm.bsreg.R . glm.bsreg2.R . glm.fsreg.R . glm.fsreg_2.R . glmm.bsreg.R . glmm.ci.mm.R . glmm.condregs.R . glmm.cr.bsreg.R . glmm.mmhc.skel.R . glmm.nb.bsreg.R . glmm.nb.reps.bsreg.R . glmm.ordinal.bsreg.R . glmm.ordinal.reps.bsreg.R . glmm.pc.skel.R . glmm.reps.bsreg.R . glmm.univregs.R . gomp.R . gomp.path.R . group.mvbetas.R . iamb.R . iamb.betabs.R . iamb.bs.R . iamb.gammabs.R . iamb.glmbs.R . iamb.normlogbs.R . iamb.tobitbs.R . iamb.zipbs.R . ida.R . identifyTheEquivalent.R . identifyTheEquivalent.gee.R . identifyTheEquivalent.glmm.R . identifyTheEquivalent.ma.R . internaliamb.betabs.R . internaliamb.binombs.R . internaliamb.bs.R . internaliamb.gammabs.R . internaliamb.lmbs.R . internaliamb.mmbs.R . internaliamb.normlogbs.R . internaliamb.poisbs.R . internaliamb.tobitbs.R . internaliamb.zipbs.R . is.dag.R . kfbed.gee.reg.R . kfbed.glmm.reg.R . kfbed.reg.R . llr.bsreg.R . lm.fsreg.R . lm.fsreg_2.R . lmm.bsreg.R . lmm.reps.bsreg.R . local.mmhc.skel.R . logiquant.regs.R . ma.mmpc.R . ma.ses.R . mammpc.output_script.R . mases.output_script.R . max_min_assoc.R . max_min_assoc.gee.R . max_min_assoc.glmm.R . max_min_assoc.ma.R . mb.R . min_assoc.R . min_assoc.gee.R . min_assoc.glmm.R . min_assoc.ma.R . mm.fsreg.R . mm.fsreg_2.R . mmhc.skel.R . mmmb.R . mmpc.gee.model.R . mmpc.gee2.R . mmpc.glmm.model.R . mmpc.glmm2.R . mmpc.model.R . mmpc.or.R . mmpc.path.R . mmpc.timeclass.model.R . mmpc2.R . mmpcbackphase.R . modeler.R . nchoosek.R . nei.R . normlog.fsreg.R . normlog.fsreg_2.R . ord.resid.R . ordinal.reg.R . partialcor.R . pc.con.R . pc.or.R . pc.sel.R . pc.skel.R . pc.skel.boot.R . pearson_condis.R . pearson_condis.rob.R . perm.IdentifyEquivalence.R . perm.Internalmmpc.R . perm.Internalses.R . perm.apply_ideq.R . perm.betaregs.R . perm.identifyTheEquivalent.R . perm.max_min_assoc.R . perm.min_assoc.R . perm.mmpc.R . perm.mmpc.path.R . perm.ses.R . perm.univariateScore.R . perm.univregs.R . perm.zipregs.R . permBeta.R . permBinom.R . permCR.R . permClogit.R . permDcor.R . permER.R . permFisher.R . permGamma.R . permIGreg.R . permLLR.R . permLogistic.R . permMMFisher.R . permMMreg.R . permMVreg.R . permMultinom.R . permNB.R . permNormLog.R . permOrdinal.R . permPois.R . permRQ.R . permReg.R . permTobit.R . permWR.R . permZIP.R . permcor.R . permcorrels.R . permgSquare.R . pi0est.R . plotnetwork.R . pval.mixbeta.R . quasibinom.fsreg.R . quasibinom.fsreg_2.R . quasipois.fsreg.R . quasipois.fsreg_2.R . rdag.R . rdag2.R . read.big.data.R . reg.ebic.R . reg.fit.R . regbeta.R . regbetawei.R . regzinb.R . regzip.R . regzipwei.R . ridge.plot.R . ridge.reg.R . ridgereg.cv.R . rint.regs.R . rmdag.R . score.univregs.R . ses.gee.model.R . ses.glmm.model.R . ses.model.R . ses.timeclass.model.R . shd.R . sp.logiregs.R . spml.bsreg.R . supervised.pca.R . tc.plot.R . test.maker.R . testIndBeta.R . testIndBinom.R . testIndClogit.R . testIndFisher.R . testIndGEEGamma.R . testIndGEELogistic.R . testIndGEENormLog.R . testIndGEEPois.R . testIndGEEReg.R . testIndGLMMCR.R . testIndGLMMGamma.R . testIndGLMMLogistic.R . testIndGLMMNB.R . testIndGLMMNormLog.R . testIndGLMMOrdinal.R . testIndGLMMPois.R . testIndGLMMReg.R . testIndGamma.R . testIndIGreg.R . testIndLMM.R . testIndLogistic.R . testIndMMFisher.R . testIndMMReg.R . testIndMVreg.R . testIndMultinom.R . testIndNB.R . testIndNormLog.R . testIndOrdinal.R . testIndPois.R . testIndQBinom.R . testIndQPois.R . testIndRQ.R . testIndReg.R . testIndSPML.R . testIndSpearman.R . testIndTimeLogistic.R . testIndTimeMultinom.R . testIndTobit.R . testIndZIP.R . tobit.bsreg.R . tobit.fsreg.R . tobit.fsreg_2.R . topological_sort.R . transitiveClosure.R . triangles.search.R . undir.path.R . univariateScore.R . univariateScore.gee.R . univariateScore.glmm.R . univariateScore.ma.R . univariateScore.timeclass.R . univregs.R . wald.Internalmmpc.R . wald.Internalses.R . wald.betaregs.R . wald.logisticregs.R . wald.mmpc.R . wald.mmpc.path.R . wald.poissonregs.R . wald.ses.R . wald.univariateScore.R . wald.univregs.R . wald.zipregs.R . waldBeta.R . waldBinom.R . waldCR.R . waldER.R . waldGamma.R . waldIGreg.R . waldLLR.R . waldLogistic.R . waldMMreg.R . waldNB.R . waldNormLog.R . waldPois.R . waldQBinom.R . waldQPois.R . waldTobit.R . waldWR.R . waldZIP.R . waldmmpc.model.R . waldses.model.R . wr.fsreg.R . wr.fsreg_2.R . zinb.mle.R . zinb.mod.R . zinb.reg.R . zip.bsreg.R . zip.fsreg.R . zip.fsreg_2.R . zip.mod.R . zip.reg.R . zip.regs.R . zipmle.wei.R . zipwei.R .  Full MXM package functions and examples
Downloads during the last 30 days
03/1103/1203/1303/1403/1503/1703/1803/2003/2103/2203/2403/2503/2603/2703/2803/2904/0104/0204/0304/0404/0504/0604/0704/08Downloads for MXM020406080100120TrendBars

Today's Hot Picks in Authors and Packages

webglobe  
3D Interactive Globes
Displays geospatial data on an interactive 3D globe in the web browser. ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
xtermStyle  
Terminal Text Formatting Using Escape Sequences
Can be used for coloring output in terminals. It was developed for the standard Ubuntu terminal but ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
ecochange  
Integrating Ecosystem Remote Sensing Products to Derive EBV Indicators
Essential Biodiversity Variables (EBV) are state variables with dimensions on time, space, and biolo ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
r2resize  
In-Text Resize for Images, Tables and Fancy Resize Containers in 'shiny', 'rmarkdown' and 'quarto' Documents
Automatic resizing toolbar for containers, images and tables. Various resizable or expandable contai ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
txtq  
A Small Message Queue for Parallel Processes
This queue is a data structure that lets parallel processes send and receive messages, and it can he ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
GRNNs  
General Regression Neural Networks Package
This General Regression Neural Networks Package uses various distance functions. It was motivated b ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  

24,012

R Packages

207,311

Dependencies

64,867

Author Associations

24,013

Publication Badges

© Copyright since 2022. All right reserved, rpkg.net.  Based in Cambridge, Massachusetts, USA