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2010 Apr 05
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predict.lm
Hello I am trying to use predict.lm, but I am having trouble getting out of sample predictions. I am getting the same output if I use the following three commands: predict(ModeloLineal,predictors[721:768,]) predict(ModeloLineal,predictors[1:768,]) predict(ModeloLineal) where ModeloLineal is the output from ModeloLineal<-lm(dataTS[,6] ~ predictors[1:720,]), so the first 720 observations of predictors i would like to use them to build my model and the other 48 I would like t...
2010 Apr 06
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Out of sample forecast
Hello I am trying to use predict, but I am having trouble getting out of sample predictions. I am getting the same output if I use the following three commands: predict(ModeloLineal,predictors[721:768,]) predict(ModeloLineal,predictors[1:768,]) predict(ModeloLineal) where ModeloLineal is the output from ModeloLineal<-lm(dataTS[,6] ~ predictors[1:720,]), so the first 720 observations of predictors i would like to use them to build my model and the other 48 I would like t...
2016 Jan 01
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T4 templates R
Estimados Buen 2016, año nuevo cosas nuevas, estoy leyendo un librito de unas 200 páginas sobre T4, básicamente crea plantillas y se puede colocar dentro de ellas el código, por ejemplo por cada elemento de la lista realizar lo siguiente (if, sum, lm ...). Es mucho más fácil ver un video (por suerte o por malo forma parte de visual studio), desconozco si en R hay algo semejante, pero mi
2016 Jan 02
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T4 templates R
...nes tus ficheros que son las plantillas con el código R donde los campos a cambiar los tienes bien identificados. ? Y por otro tienes un programa que altera estas plantillas y que genera los "*.R" Un ejemplo podría ser este. A) El fichero con la plantilla: #-------Plantilla en el fichero: ModeloLineal.plantilla mysDatos <- read.table("FILEDATOS.csv", header=T, as.is=T, sep=";") fit <- lm( y ~. , data=mysDatos) summary(fit) #-------------------------------- B) Y este sería el fichero con que modificaría la plantilla anterior para generar el ".R". Este  fiche...
2013 Jan 08
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bagging SVM Ensemble
...<- dataset[testindex,] trainset <- dataset[-testindex,] trainindex <- sample(index, trunc(length(index)*70/100)) tuned <- tune.svm(class~., data = trainset, gamma = 10^(-6:-1), cost = 10^(-1:1)) cc <- as.numeric(tuned$best.parameters[2]) gg <- as.numeric(tuned$best.parameters[1]) modelolin <- svm(class ~ ., trainset, type = "C-classification", cost = cc, gamma = gg, kernel = "linear") modelopoly <- svm(class ~ ., trainset, type = "C-classification", cost = cc, gamma = gg, kernel = "polynomial") modelorad <- svm(class ~ ., trainset, typ...