Displaying 20 results from an estimated 55 matches for "prediccion".
2017 Jun 02
5
CV en R
...domForest para una serie de datos, por ello hago:
midataset<-import.....
#datos es un dataframe de 1500 filas y 15 variables
for(i in 1:10){
numeros<-sample(1:1500,1500*0.7)
train<-datos[numeros,]
test<-datos[-numeros,]
#modeloRF
modelo.rf<-randomForest(respuesta~,train)
prediccion<-predict(modelo.rf,test)
fp<-table(prediccion,test$respuesta)[2,1]
fn<-table(prediccion,test$respuesta)[1,2]
error<-(fp+fn)/nrow(train.balanceado)
resultado<-rbind(resultado,data.frame(error=error,modelo="rf"))
#modelo SVM
modelo.svm<-svm(respuesta~,train)
prediccio...
2018 May 31
2
predicciones sobre el OOB de randomForest
Muy buenas, ¿sabe alguien cómo obtener las predicciones sobre el out
of bag que hace randomForest?
Manuel
.
--
Dr Manuel Mendoza
Department of Biogeography and Global Change
National Museum of Natural History (MNCN)
Spanish Scientific Council (CSIC)
C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID
Spain
2017 Jun 10
2
errror al determinar puntos óptimos de corte (librería: OptimalCutpoints)
Hola a todos,
Al ejecutar el código que veis más abajo:
library(OptimalCutpoints)prediccion<-c(0.49165923,0.52759793,0.30213400,0.33468349,0.14979703,0.47401846,0.52216404,0.42018794,0.92168073,0.76893929,0.83362668,0.38251162,0.70803701,0.49165923,0.94462558)
real<-c(0,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,1,0,1)datos_OPTIMO<-cbind(prediccion,real)
cutpoint1 <- optimal.cutpoints(X = "pr...
2018 May 31
2
predicciones sobre el OOB de randomForest
...t, pero lo miraré.
Quoting Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>:
> Hola,
>
> Creo que si utilizas "caret" y en la función "trainControl()" defines "oob"
> como criterio de randomización, puedes luego recuperar del objeto del
> modelo, las predicciones individuales...
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
>
>
> 2018-05-31 12:56 GMT+02:00 Manuel Mendoza <mmendoza en mncn.csic.es>:
>
>>
>> Muy buenas, ¿sabe alguien cómo obtener las predicciones sobre el out of
>> bag que hace...
2011 May 10
0
Series temporales
...(0),
coeficientes =
character(),
signific =character(),
MASE = numeric(0)
)
#Creamos df con datos de las predicciones
predicciones <- data.frame(Tipologia = numeric(0),
Provincia = numeric(0),
AnoModelo = numeric(0),
ecuacion =character(0),...
2018 Jun 02
2
Prediccion de series temporales con keras
Buenas
Alguien sabe como se hacen las predicciones de las series temporslea usando keras?
Baaado en esto:
https://tensorflow.rstudio.com/blog/time-series-forecasting-with-recurrent-neural-networks.html
He intentado hacer un predict_generator(test_data) pero siempre me devuelve el error de que el array no coincid con las dimensiones
Gracias!!...
2018 Jun 02
3
Prediccion de series temporales con keras
Es justo ese ejemplo el que estoy mirando, pero no sale la prediccion
He probado a cambiar la funcion generadora, haciendo que devuelva como lista solo los input, pero sigue devolviendo error:
Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) :
ValueError: Error when checking model : the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the...
2009 Nov 23
1
Re adline()
...don?t use the R console
but I use Win console then not appear what I put.I put the code as you look
for:
cat("1- 24horas\n")
cat("2- 12horas\n")
cat("3- 8horas\n")
selection<-readline(prompt="\nSelecciona numero de horas:")
if(selection=="1"){
prediccion=exp(x.reconstruida[1441:1450])
}
if(selection=="2"){
prediccion=exp(x.reconstruida[720:729])
}
if(selection=="3"){
prediccion=exp(x.reconstruida[481:491])
}
write.table(prediccion,"C:\\Temp\\prePrueba.txt",quote=F,row.names=F,append=T,col.names=F)
//end of code.
Ex...
2017 Jun 02
2
CV en R
...domForest para una
serie de datos, por ello hago:
midataset<-import.....
#datos es un dataframe de 1500 filas y 15 variables
for(i in 1:10){
numeros<-sample(1:1500,1500*0.7)
train<-datos[numeros,]
test<-datos[-numeros,]
#modeloRF
modelo.rf<-randomForest(respuesta~,train)
prediccion<-predict(modelo.rf,test)
fp<-table(prediccion,test$respuesta)[2,1]
fn<-table(prediccion,test$respuesta)[1,2]
error<-(fp+fn)/nrow(train.balanceado)
resultado<-rbind(resultado,data.frame(error=error,modelo="rf"))
#modelo SVM
modelo.svm<-svm(respuesta~,train)
prediccio...
2017 Jun 02
2
CV en R
...domForest para una
serie de datos, por ello hago:
midataset<-import.....
#datos es un dataframe de 1500 filas y 15 variables
for(i in 1:10){
numeros<-sample(1:1500,1500*0.7)
train<-datos[numeros,]
test<-datos[-numeros,]
#modeloRF
modelo.rf<-randomForest(respuesta~,train)
prediccion<-predict(modelo.rf,test)
fp<-table(prediccion,test$respuesta)[2,1]
fn<-table(prediccion,test$respuesta)[1,2]
error<-(fp+fn)/nrow(train.balanceado)
resultado<-rbind(resultado,data.frame(error=error,modelo="rf"))
#modelo SVM
modelo.svm<-svm(respuesta~,train)
prediccio...
2017 Jun 02
2
CV en R
...; numeros<-sample(1:1500,1500*0.7)
>
>
>
> train<-datos[numeros,]
>
>
>
> test<-datos[-numeros,]
>
>
>
>
>
> #modeloRF
>
>
>
> resultadoRF <- list()
>
>
>
> modelo.rf<-randomForest(respuesta~,train)
>
>
>
> prediccion<-predict(modelo.rf,test)
>
>
>
> fp<-table(prediccion,test$respuesta)[2,1]
>
> fn<-table(prediccion,test$respuesta)[1,2]
>
> error<-(fp+fn)/nrow(train.balanceado)
>
> resultadoRF[[i]]<-rbind(resultado,data.frame(error=error,modelo="rf"))
>
&...
2017 Jun 02
5
CV en R
...os de parámetros que mejor se
comportan, afinas el resultado con otra validación cruzada:
for(i in 1:15){
numeros<-sample(1:1500,1500*0.7)
train<-datos[numeros,]
test<-datos[-numeros,]
#modeloRF
resultadoRF <- list()
modelo.rf<-randomForest(respuesta~,train)
prediccion<-predict(modelo.rf,test)
fp<-table(prediccion,test$respuesta)[2,1]
fn<-table(prediccion,test$respuesta)[1,2]
error<-(fp+fn)/nrow(train.balanceado)
resultadoRF[[i]]<-rbind(resultado,data.frame(error=error,modelo="rf"))
#modelo SVM
resultadoSVM <- list()
mod...
2017 Aug 07
3
Has For bucle be impooved in R
...hat for is faster than lapply.
What I have done:
n<-100000
set.seed(123)
x<-rnorm(n)
y<-x+rnorm(n)
rand.data<-data.frame(x,y)
k<-100
samples<-split(sample(1:n),rep(1:k,length=n))
res<-list()
t<-Sys.time()
for(i in 1:100){
modelo<-lm(y~x,rand.data[-samples[[i]]])
prediccion<-predict(modelo,rand.data[samples[[i]],])
res[[i]] <- (prediccion - rand.data$y[samples[[i]]])
}
print(Sys.time()-t)
Which takes 8.042 seconds
and using Lapply
cv.fold.fun <- function(index){
fit <- lm(y~x, data = rand.data[-samples[[index]],])
pred <- predict(fit, newdat...
2016 Apr 21
5
Calcular Error en modelo lineal
...ject: Re: [R-es] Calcular Error en modelo lineal
To: j.para.fernandez en hotmail.com
CC: r-help-es en r-project.org
Buenos dias Jesus,
Esos valores son _aproximados_. Las estimaciones, de acuerdo con teoria de regresion, podrian obtenerse de manera puntual y construir intervalos de _confianza_ y _prediccion_ alrededor de estos. Ten en cuenta que el 2do tipo de intervalos de calcula para observaciones _futuras_.
En R puedes calcularlos de la siguiente manera:
## IC de confianza## ver ?predict.lm para mas detallesR> data.frame(y, predict(modelo, interval = "confidence"))
y...
2023 Feb 16
1
SVM plot duda
...tamano.entreno <- round(tamano.total*0.7)
datos.indices <- sample(1:tamano.total , size=tamano.entreno)
datos.entreno <- df11[datos.indices,]
datos.test <- df11[-datos.indices,]
# Ejecución del modelo SVM
modelo <- svm(fallecido~., data=datos.entreno)
# Predicción de los restantes
prediccion <- predict(modelo,new=datos.test)
# Tabla de confusión.
(mc <- with(datos.test,(table(prediccion,fallecido))))
# % correctamente clasificados
(correctos <- sum(diag(mc)) / nrow(datos.test) *100)
plot(svmfit,df11 ) #AQUI NO TRABAJA
Saludos José
------------ próxima parte -----------...
2017 Jun 02
2
CV en R
...os de parámetros que mejor se
comportan, afinas el resultado con otra validación cruzada:
for(i in 1:15){
numeros<-sample(1:1500,1500*0.7)
train<-datos[numeros,]
test<-datos[-numeros,]
#modeloRF
resultadoRF <- list()
modelo.rf<-randomForest(respuesta~,train)
prediccion<-predict(modelo.rf,test)
fp<-table(prediccion,test$respuesta)[2,1]
fn<-table(prediccion,test$respuesta)[1,2]
error<-(fp+fn)/nrow(train.balanceado)
resultadoRF[[i]]<-rbind(resultado,data.frame(error=error,modelo="rf"))
#modelo SVM
resultadoSVM <- list()
mod...
2017 Jun 02
2
CV en R
...os de parámetros que mejor se
comportan, afinas el resultado con otra validación cruzada:
for(i in 1:15){
numeros<-sample(1:1500,1500*0.7)
train<-datos[numeros,]
test<-datos[-numeros,]
#modeloRF
resultadoRF <- list()
modelo.rf<-randomForest(respuesta~,train)
prediccion<-predict(modelo.rf,test)
fp<-table(prediccion,test$respuesta)[2,1]
fn<-table(prediccion,test$respuesta)[1,2]
error<-(fp+fn)/nrow(train.balanceado)
resultadoRF[[i]]<-rbind(resultado,data.frame(error=error,modelo="rf"))
#modelo SVM
resultadoSVM <- list()
mod...
2017 Jun 03
2
CV en R
...; numeros<-sample(1:1500,1500*0.7)
>
>
>
> train<-datos[numeros,]
>
>
>
> test<-datos[-numeros,]
>
>
>
>
>
> #modeloRF
>
>
>
> resultadoRF <- list()
>
>
>
> modelo.rf<-randomForest(respuesta~,train)
>
>
>
> prediccion<-predict(modelo.rf,test)
>
>
>
> fp<-table(prediccion,test$respuesta)[2,1]
>
> fn<-table(prediccion,test$respuesta)[1,2]
>
> error<-(fp+fn)/nrow(train.balanceado)
>
> resultadoRF[[i]]<-rbind(resultado,data.frame(error=error,modelo="rf"))
>
&...
2023 Feb 16
1
SVM plot duda
...> datos.indices <- sample(1:tamano.total , size=tamano.entreno)
> datos.entreno <- df11[datos.indices,]
> datos.test <- df11[-datos.indices,]
>
> # Ejecución del modelo SVM
> modelo <- svm(fallecido~., data=datos.entreno)
>
> # Predicción de los restantes
> prediccion <- predict(modelo,new=datos.test)
>
> # Tabla de confusión.
>
> (mc <- with(datos.test,(table(prediccion,fallecido))))
>
>
> # % correctamente clasificados
> (correctos <- sum(diag(mc)) / nrow(datos.test) *100)
>
>
> plot(svmfit,df11 ) #AQUI NO TRABAJ...
2019 Jul 18
2
predict multinomial model con nnet
Hola todos
Cuando realizo las predicciones del modelo multinomial con el paquete nnet,
estas cambian cada vez que lo ejecuto ... saben por qué pasa esto ??
Gracias por la ayuda.
[[alternative HTML version deleted]]