search for: evitarlo

Gracias Carlos J., sale bien, pero me transforma las 6 categorías en números del 1 al 6 ¿sabes cómo evitarlo? Quoting "Carlos J. Gil Bellosta" <cgb en datanalytics.com>: > apply(data, 1, function(x) which.max(table(x))) > > El sáb., 14 abr. 2018 a las 19:54, Manuel Mendoza (<mmendoza en mncn.csic.es>) > escribió: > >> >> Buenas tardes de sábado. LLevo m...

Al inicializar Rails en una aplicacion este recorre, cada registro dentro de la base de datos?, si es asi como evitarlo? When rails startup does it loop through all DB registers? If it does, how can we possibly avoid it? -- You received this message because you are subscribed to the Google Groups "Ruby on Rails: Talk" group. To view this discussion on the web visit https://groups.google.com/d/msg/rubyon...

Y aún así veremos si puedes apañarte... R no es muy buen gestor de memoria. Además de lo que te ha dicho Carlos, lo mejor es "programar bien", sabiendo cuando R hace copias de los objetos (cosa que hace muy a menudo), para evitarlo al máximo. Otra cosa que puede hacerse es "adelgazar los objetos" si no necesitas mucha de la información que contienen. Por ejemplo, si haces un glm() puede que sólo te interesen los coeficientes, que puedes guardar en un vector, y deshacerte del objeto glm() entero. Suerte. Isidro Hida...

Hola de nuevo. Se me olvidaba la principal razón para utilizar gbm.step del paquete dismo. Como sabéis, los boosted si sobreajustan (a diferencia de los random forest o cualquier otro bootstrap) pero gbm.step hace validación cruzada para determinar el nº óptimo de árboles y evitarlo. Es fundamental. La opción que me queda, Carlos, es hacerlo con gbm, pero muchas veces, y usar el promedio.Vamos, hacer yo mismo un bootstrap con muchos boosted. Los métodos basados en bootstrap no sobreajustan, precisamente porque, como quizás sepas, al sobreajustar aumenta el error deb...

Buenas tardes de sábado. LLevo más de una hora intentando una cosa que debe ser una chorrada; a ver si alguien puede ayudarme. Tengo una matriz (data) de 1000 muestras (filas) y 6 categorías posibles. Hay 100 columnas, es decir, 100 votos para cada muestra, y necesito crear un vector con la categoría más votada de las 6. which.max(table(data[i,])) me da la más votada de la muestra i.

Hola a todos. Tengo un problema y quería saber si hay alguna solución más allá de ampliar la memoria del ordenador. El caso es que tengo un script en el que voy generando datos... y al final tengo unos ficheros enormes que tarde o temprano me dan errores de memoria (en especial cuando los exporto a excel con XLConnect) Yo suponía que si en R borraba una variable con rm() el espacio de memoria

Gracias Carlos. Hasta donde yo entiendo si las hay: El argumento family puede ser: "gaussian" (for minimizing squared error); por lo que tiene que ser numérica "bernoulli" (logistic regression for 0-1 out-comes); binaria por narices "poisson" (count outcomes; requires the response to be a positive integer); numérica también, pues. La única podría ser