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Buenos días, He cambiado la versión de R como siempre a través de: install.packages("installr") library(installr) updateR() En esta ocasión trabajando bajo windows 10. La versión 3.2.2 me ofrece menos mirror, pero mi principal problema es que no soy capaz de trabajar con Rcommander (ahora lo hago con RStudio) me da la siguiente salida: > utils:::menuInstallPkgs() --- Please select a

Hola a todos: Las versiones oficiales de R no son versiones beta, sino versiones "definitivas" convenientemente testadas. Los paquetes disponibles en el servidor de CRAN están testados contra la versión actual de R. Mantenerse en una versión anticuada normalmente conduce a la pérdida de funcionalidad, errores de dependencias entre versiones de paquetes nuevos etc. En R, actualizar

Hola a todos, Como sabéis hemos celebrado estos d''ias las primeras jornadas de R. Han sido unos d''ias que creo que todos hemos disfrutado, y quer''ia compartir algunas experiencias con los que no pudisteis venir e intercambiar impresiones con los asistentes. Las jornadas de R han sido un espacio para muchas actividades. Hemos tenido charlas muy interesantes, sobre las

...ce.es>; Lista R <r-help-es en r-project.org> Asunto: Re: [R-es] CV en R Hola, No soy un experto en estas técnicas, pero hasta donde yo se, el algoritmo Random Forest no requiere cross validation. Lo dice el mismo Leo Breiman que creo ha sido uno de los investigadores que más ha contribuido al desarrollo de Random Forest (https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm) Manuel El 2 de junio de 2017, 6:35, Isidro Hidalgo Arellano <ihidalgo en jccm.es <mailto:ihidalgo en jccm.es> > escribió: Una vez que tienes la técnica y los parámetros óptimos res...

...ct.org <mailto:r-help-es en r-project.org> > Asunto: Re: [R-es] CV en R Hola, No soy un experto en estas técnicas, pero hasta donde yo se, el algoritmo Random Forest no requiere cross validation. Lo dice el mismo Leo Breiman que creo ha sido uno de los investigadores que más ha contribuido al desarrollo de Random Forest (https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm) <https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm> Random forests - classification description www.stat.berkeley.edu <http://www.stat.berkeley.edu> Contents. Introduct...

...o:* Re: [R-es] CV en R > > > > Hola, > > > > No soy un experto en estas técnicas, pero hasta donde yo se, el algoritmo > Random Forest no requiere cross validation. > > > > Lo dice el mismo Leo Breiman que creo ha sido uno de los investigadores > que más ha contribuido al desarrollo de Random Forest ( > https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm) > > Random forests - classification description > <https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm> > > www.stat.berkeley.edu > > Contents. Introductio...

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Una vez que tienes la técnica y los parámetros óptimos resultantes de la validación cruzada, ya tienes el modelo que necesitas, NO tienes que hacer nada más. Si vuelves a modelar con todos los datos todo el trabajo de validación que has hecho lo envías a hacer gárgaras. Estarías construyendo un modelo con sobreajuste. Para quedarte tranquilo, haz la prueba, coge el modelo resultante de la