Hola Manuel.
¿No has pensado en hacer un randomforest, poniendo qeu use todos los datos
en cada muestra bootstrap y un porcentaje de las variables?
El jue, 7 ene 2021 a las 1:42, Carlos Ortega (<cof en
qualityexcellence.es>)
escribió:
> Hola Manuel,
>
> Esta es una forma, uso el conjunto de datos "car90" que viene
incluido en
> "rpart".
>
> #-----------------
> library(rpart)
>
> data(car90)
> target <- c('Mileage')
> vars <- setdiff(names(car90), target)
>
> num_loops <- 10
> for( i in 1:num_loops) {
> num_vars <- 6
> vars_samp <- vars[ sample(1:length(vars), num_vars)]
> fmla <- as.formula(paste(target, " ~ ", paste(vars_samp,
collapse> "+")))
> fit <- rpart(fmla, data = car90)
> print(fit)
> }
>
> #-----------------
>
> Se puede sofisticar esto, para capturar incluso la salida de cada
> iteración... :-).
>
> Gracias,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
> El mié, 6 ene 2021 a las 22:44, Manuel Mendoza (<
> mmendoza en fulbrightmail.org>)
> escribió:
>
> > Muy buenas, hago un árbol de regresión (aunque podría ser cualquier
otro
> > análisis) dentro de un loop y quiero que en cada vuelta coja un
conjunto
> > distinto de variables. En la df hay 19 predictores pero quiero que
> utilice
> > solo 6 de ellos, al azar, cada vez. ¿Qué debería poner donde hay un
> > interrogante?
> >
> > fit<- rpart(IFd ~ ? , data=training)
> >
> > Gracias, como siempre,
> > Manuel
> >
> > [[alternative HTML version deleted]]
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> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
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