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:
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 05 Aug. 2026.
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), (2026-07-09 08:10)
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

Today's Hot Picks in Authors and Packages

quickcode  
Quick and Essential 'R' Tricks for Better Scripts
The NOT functions, 'R' tricks and a compilation of some simple quick plus often used 'R' codes to im ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
dhReg  
Dynamic Harmonic Regression
Building and forecasting time series data with multiple seasonality using Dynamic Harmonic Regressio ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
kernelPSI  
Post-Selection Inference for Nonlinear Variable Selection
Different post-selection inference strategies for kernelselection as described in kernelPSI a Post-S ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
dcov  
A Fast Implementation of Distance Covariance
Efficient methods for computing distance covariance and relevant statistics. See Sz ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
noisyr  
Noise Quantification in High Throughput Sequencing Output
Quantifies and removes technical noise from high-throughput sequencing data. Two approaches are use ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  

28,083

R Packages

239,283

Dependencies

74,457

Author Associations

28,084

Publication Badges

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