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...pile <http://www.rdocumentation.org/packages/generics/topics/compile>( loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = optimizer_rmsprop <https://keras.rstudio.com/reference/optimizer_rmsprop.html>(), metrics = c('accuracy') ) Ahora mi pregunta, es posible con esos optimizadores, tomar un problema para producir a mínimo costo, o al contrario, para maximizar las ganancias? Alguno de ustedes vio un ejemplo al respecto? No me refiero a los muchos desarrollados en el R clásico, sino en R que conecta por ejemplo a tensorflow con keras, o en su defecto python que conecta muy...

....org/packages/generics/topics/compile>( > loss = 'categorical_crossentropy', > optimizer = optimizer_rmsprop > <https://keras.rstudio.com/reference/optimizer_rmsprop.html>(), > metrics = c('accuracy') > ) > > Ahora mi pregunta, es posible con esos optimizadores, tomar un problema > para producir a mínimo costo, o al contrario, para maximizar las ganancias? > > Alguno de ustedes vio un ejemplo al respecto? No me refiero a los muchos > desarrollados en el R clásico, sino en R que conecta por ejemplo a > tensorflow con keras, o en su defecto...

Hola, Soy nuevo manejando R y no tengo mucha experiencia. Estoy intentando modelar una función que me relacione el nº de cebas (nº de presas que los padres traen a los pollos) con el tamaño de parche de un bosque (factor categórico; 2 niveles= grande y pequeño). Al ser un conteo (nº de cebas) he pensado utilizar familia= poisson con link= logarítmico. He construido un GLMM con: Nº de cebas