Bueno, creo que no contesté tu pregunta. Con training <- data[-i, ] crea una df llamada training, sin la muestra i, que después utiliza para entrenar el algoritmo. Quoting Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>:> Estimado Manuel Mendoza > > Con sus datos y a modo de curiosidad, ¿que pasa en training <- data[-i, ]? > > Javier Rubén Marcuzzi > > El lun., 18 feb. 2019 a las 19:39, Manuel Mendoza (<mmendoza en mncn.csic.es>) > escribió: > >> Gracias Jorge. No entiendo bien; la variable objetivo es ya factor. El >> árbol me la predice bien, como factor, también. Es al ir construyendo >> el vector que lo anota con un nº, según de cuál de las 4 categorías se >> trate. >> >> >> Quoting Jorge I Velez <jorgeivanvelez en gmail.com>: >> >> > Estimado Manuel, >> > >> > Debes definir ecsta como factor usando, por ejemplo, >> > >> > factor(ecsta, levels = ...) >> > >> > antes de ajustar el modelo. >> > >> > Dale una mirada a >> > >> > ?factor >> > >> > para má detalles. >> > >> > Saludos, >> > Jorge.- >> > >> > El El lun, 18 de feb. de 2019 a las 1:03 p. m., Manuel Mendoza < >> > mmendoza en mncn.csic.es> escribió: >> > >> >> >> >> Buenas tardes, tengo un loop que hace un árbol de clasificación cada >> >> vez y va creando un vector con una predicción que hace. Son 4 >> >> categorías (pongamos a, b, c y d), pero en vez de ir añadiendo la >> >> categoría predicha me añade al vector el nº (del 1 al 4) al que >> >> corresponde esa categoría. Supongo que se puede hacer que añada la >> >> categoría (la letra), pero no sé cómo. >> >> >> >> preds <- {} >> >> >> >> for (i in 1:nrow(data)) { >> >> >> >> training <- data[-i, ] >> >> >> >> fitrp <- rpart(ecsta ~ .,data=training, cp=0) >> >> >> >> Pred <- predict(fitrp,data[i,], type="class") >> >> >> >> preds[i] <- Pred >> >> >> >> } >> >> >> >> Gracias como siempre, >> >> Manuel >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> . >> >> >> >> -- >> >> Dr Manuel Mendoza >> >> Department of Biogeography and Global Change >> >> National Museum of Natural Science (MNCN) >> >> Spanish Scientific Council (CSIC) >> >> C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID >> >> Spain >> >> >> >> _______________________________________________ >> >> R-help-es mailing list >> >> R-help-es en r-project.org >> >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> >> >> > -- >> > Sent from my phone. Please excuse my brevity and misspelling. >> >> >> -- >> Dr Manuel Mendoza >> Department of Biogeography and Global Change >> National Museum of Natural Science (MNCN) >> Spanish Scientific Council (CSIC) >> C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID >> Spain >> >> _______________________________________________ >> R-help-es mailing list >> R-help-es en r-project.org >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >>-- Dr Manuel Mendoza Department of Biogeography and Global Change National Museum of Natural Science (MNCN) Spanish Scientific Council (CSIC) C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID Spain
Es una forma de hacer el LOOV (Leave One Out Validation). Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es El mar., 19 feb. 2019 a las 12:45, Manuel Mendoza (<mmendoza en mncn.csic.es>) escribió:> Bueno, creo que no contesté tu pregunta. Con training <- data[-i, ] > crea una df llamada training, sin la muestra i, que después utiliza > para entrenar el algoritmo. > > > Quoting Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>: > > > Estimado Manuel Mendoza > > > > Con sus datos y a modo de curiosidad, ¿que pasa en training <- data[-i, > ]? > > > > Javier Rubén Marcuzzi > > > > El lun., 18 feb. 2019 a las 19:39, Manuel Mendoza (< > mmendoza en mncn.csic.es>) > > escribió: > > > >> Gracias Jorge. No entiendo bien; la variable objetivo es ya factor. El > >> árbol me la predice bien, como factor, también. Es al ir construyendo > >> el vector que lo anota con un nº, según de cuál de las 4 categorías se > >> trate. > >> > >> > >> Quoting Jorge I Velez <jorgeivanvelez en gmail.com>: > >> > >> > Estimado Manuel, > >> > > >> > Debes definir ecsta como factor usando, por ejemplo, > >> > > >> > factor(ecsta, levels = ...) > >> > > >> > antes de ajustar el modelo. > >> > > >> > Dale una mirada a > >> > > >> > ?factor > >> > > >> > para má detalles. > >> > > >> > Saludos, > >> > Jorge.- > >> > > >> > El El lun, 18 de feb. de 2019 a las 1:03 p. m., Manuel Mendoza < > >> > mmendoza en mncn.csic.es> escribió: > >> > > >> >> > >> >> Buenas tardes, tengo un loop que hace un árbol de clasificación cada > >> >> vez y va creando un vector con una predicción que hace. Son 4 > >> >> categorías (pongamos a, b, c y d), pero en vez de ir añadiendo la > >> >> categoría predicha me añade al vector el nº (del 1 al 4) al que > >> >> corresponde esa categoría. Supongo que se puede hacer que añada la > >> >> categoría (la letra), pero no sé cómo. > >> >> > >> >> preds <- {} > >> >> > >> >> for (i in 1:nrow(data)) { > >> >> > >> >> training <- data[-i, ] > >> >> > >> >> fitrp <- rpart(ecsta ~ .,data=training, cp=0) > >> >> > >> >> Pred <- predict(fitrp,data[i,], type="class") > >> >> > >> >> preds[i] <- Pred > >> >> > >> >> } > >> >> > >> >> Gracias como siempre, > >> >> Manuel > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> > >> >> . > >> >> > >> >> -- > >> >> Dr Manuel Mendoza > >> >> Department of Biogeography and Global Change > >> >> National Museum of Natural Science (MNCN) > >> >> Spanish Scientific Council (CSIC) > >> >> C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID > >> >> Spain > >> >> > >> >> _______________________________________________ > >> >> R-help-es mailing list > >> >> R-help-es en r-project.org > >> >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > >> >> > >> > -- > >> > Sent from my phone. Please excuse my brevity and misspelling. > >> > >> > >> -- > >> Dr Manuel Mendoza > >> Department of Biogeography and Global Change > >> National Museum of Natural Science (MNCN) > >> Spanish Scientific Council (CSIC) > >> C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID > >> Spain > >> > >> _______________________________________________ > >> R-help-es mailing list > >> R-help-es en r-project.org > >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > >> > > > -- > Dr Manuel Mendoza > Department of Biogeography and Global Change > National Museum of Natural Science (MNCN) > Spanish Scientific Council (CSIC) > C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID > Spain > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >-- Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es [[alternative HTML version deleted]]
Hola Carlos ¿sabes tú qué se puede hacer para que añada la categoría en vez del nº al que corresponde? Quoting Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>:> Es una forma de hacer el LOOV (Leave One Out Validation). > > Saludos, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es > > El mar., 19 feb. 2019 a las 12:45, Manuel Mendoza (<mmendoza en mncn.csic.es>) > escribió: > >> Bueno, creo que no contesté tu pregunta. Con training <- data[-i, ] >> crea una df llamada training, sin la muestra i, que después utiliza >> para entrenar el algoritmo. >> >> >> Quoting Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>: >> >> > Estimado Manuel Mendoza >> > >> > Con sus datos y a modo de curiosidad, ¿que pasa en training <- data[-i, >> ]? >> > >> > Javier Rubén Marcuzzi >> > >> > El lun., 18 feb. 2019 a las 19:39, Manuel Mendoza (< >> mmendoza en mncn.csic.es>) >> > escribió: >> > >> >> Gracias Jorge. No entiendo bien; la variable objetivo es ya factor. El >> >> árbol me la predice bien, como factor, también. Es al ir construyendo >> >> el vector que lo anota con un nº, según de cuál de las 4 categorías se >> >> trate. >> >> >> >> >> >> Quoting Jorge I Velez <jorgeivanvelez en gmail.com>: >> >> >> >> > Estimado Manuel, >> >> > >> >> > Debes definir ecsta como factor usando, por ejemplo, >> >> > >> >> > factor(ecsta, levels = ...) >> >> > >> >> > antes de ajustar el modelo. >> >> > >> >> > Dale una mirada a >> >> > >> >> > ?factor >> >> > >> >> > para má detalles. >> >> > >> >> > Saludos, >> >> > Jorge.- >> >> > >> >> > El El lun, 18 de feb. de 2019 a las 1:03 p. m., Manuel Mendoza < >> >> > mmendoza en mncn.csic.es> escribió: >> >> > >> >> >> >> >> >> Buenas tardes, tengo un loop que hace un árbol de clasificación cada >> >> >> vez y va creando un vector con una predicción que hace. Son 4 >> >> >> categorías (pongamos a, b, c y d), pero en vez de ir añadiendo la >> >> >> categoría predicha me añade al vector el nº (del 1 al 4) al que >> >> >> corresponde esa categoría. Supongo que se puede hacer que añada la >> >> >> categoría (la letra), pero no sé cómo. >> >> >> >> >> >> preds <- {} >> >> >> >> >> >> for (i in 1:nrow(data)) { >> >> >> >> >> >> training <- data[-i, ] >> >> >> >> >> >> fitrp <- rpart(ecsta ~ .,data=training, cp=0) >> >> >> >> >> >> Pred <- predict(fitrp,data[i,], type="class") >> >> >> >> >> >> preds[i] <- Pred >> >> >> >> >> >> } >> >> >> >> >> >> Gracias como siempre, >> >> >> Manuel >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> >> . >> >> >> >> >> >> -- >> >> >> Dr Manuel Mendoza >> >> >> Department of Biogeography and Global Change >> >> >> National Museum of Natural Science (MNCN) >> >> >> Spanish Scientific Council (CSIC) >> >> >> C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID >> >> >> Spain >> >> >> >> >> >> _______________________________________________ >> >> >> R-help-es mailing list >> >> >> R-help-es en r-project.org >> >> >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> >> >> >> >> > -- >> >> > Sent from my phone. Please excuse my brevity and misspelling. >> >> >> >> >> >> -- >> >> Dr Manuel Mendoza >> >> Department of Biogeography and Global Change >> >> National Museum of Natural Science (MNCN) >> >> Spanish Scientific Council (CSIC) >> >> C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID >> >> Spain >> >> >> >> _______________________________________________ >> >> R-help-es mailing list >> >> R-help-es en r-project.org >> >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> >> >> >> >> -- >> Dr Manuel Mendoza >> Department of Biogeography and Global Change >> National Museum of Natural Science (MNCN) >> Spanish Scientific Council (CSIC) >> C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID >> Spain >> >> _______________________________________________ >> R-help-es mailing list >> R-help-es en r-project.org >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> > > > -- > Saludos, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es-- Dr Manuel Mendoza Department of Biogeography and Global Change National Museum of Natural Science (MNCN) Spanish Scientific Council (CSIC) C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID Spain