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 15 Jul. 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

footBayes  
Fitting Bayesian and MLE Football Models
This is the first package allowing for the estimation, visualization and prediction of the most wel ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
SECFISH  
Disaggregate Variable Costs
These functions were developed within SECFISH project (Strengthening regional cooperation in the are ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
gamlss.add  
Extra Additive Terms for Generalized Additive Models for Location Scale and Shape
Interface for extra smooth functions including tensor products, neural networks and decision trees. ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
pulseTD  
Identification of Transcriptional Dynamics using Pulse Models via 4su-Seq Data and RNA-Seq Data
A tool for analyzing the transcription, processing and degradation rates of genes by 4sU-seq (the Me ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
binhf  
Haar-Fisz Functions for Binomial Data
Binomial Haar-Fisz transforms for Gaussianization as in Nunes and Nason (2009). ...
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  

27,806

R Packages

239,283

Dependencies

73,837

Author Associations

27,807

Publication Badges

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