Displaying 20 results from an estimated 55 matches for "predicciones".
2017 Jun 02
5
CV en R
Buenas,
Estoy haciendo modelos y comparando cual es mejor. Para ello, uso CV de 10 folds.
Por ejemplo, hago la comparativa entre un svm y un randomForest 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
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 =
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 ra...
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!!
Ob...
2018 Jun 02
3
Prediccion de series temporales con keras
...ent-neural-networks.html
Gracias,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es<http://www.qualityexcellence.es>
El 2 de junio de 2018, 7:29, Jes?s Para Fern?ndez <j.para.fernandez en hotmail.com<mailto:j.para.fernandez en hotmail.com>> escribi?:
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!!
Ob...
2009 Nov 23
1
Re adline()
Hello, I would like to ask you a question.I have a program in R and I use the
readline method to ask the user some things,but i 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:")
2017 Jun 02
2
CV en R
Buenas,
Puse los modelos lo mas simplificados, para centrar el tiro en el tema que me preocupa.
Es una pena no poder hablar cara a cara, porque por email puedo sonar algo borde, pero no es así, al contrario estoy enormemente agradecido por tu ayuda, pero le veo un problema.
Me dices que use un list para ir guardando el modelo, pero tal y como he propuesto en el bucle for, el modelo se crea 10
2017 Jun 02
2
CV en R
Es que es justo ahi donde no se como hacerlo.
Es decir, dentro del bucle for hago las comprobaciones train test, y me da que de media el mejor es randomForest, pero claro, no me estoy quedando con el modelo, ya que no se va guardando....Entonces es cuando no se como seguir para quedarme con ese modelo....
________________________________
De: Isidro Hidalgo Arellano <ihidalgo en
2017 Jun 02
2
CV en R
Hola,
Eso es justamente lo que hace "caret" de una manera muy sencilla y sin que
tú te tengas que preocupar de quedarte con el mejor bucket (del CV) o con
la mejor combinación en tu "grid search".
Te recomiendo que uses "caret" para esto....
Puedes incluso evaluar los dos algoritmos "RF" y "svm" a la vez y conocer
realmente el nivel de precisión
2017 Jun 02
5
CV en R
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
2017 Aug 07
3
Has For bucle be impooved in R
Hi!
I am doing a lapply and for comparaison and I get that 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]]])
2016 Apr 21
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Calcular Error en modelo lineal
Enun ejemplo real estoy viendo como el intervalo de confianza usando lo que me comentas me ha salido mucho más pequeño de lo que la realidad luego refleja. ¿Cómo es esto posible??
Es decir, veo que para valores de 2,70 obtengo una respuesta de entre 2,69 y 2,90 y sin embargo luego en la realidad tengo valores entre 2,20 y 3
Gracias
Jesús
From: jorgeivanvelez en gmail.com
Date: Thu, 21 Apr
2023 Feb 16
1
SVM plot duda
Estimados
En este modelo no puedo hacer el plot(svmfit,df11 ) #AQUI NO TRABAJA
Le adjunto Excel
library(readxl)
df11
attach(df11)
df11$fallecido=factor(df11$fallecido)
# Selección de una submuestra del 70% de los datos
set.seed(101)
tamano.total <- nrow(df11)
tamano.entreno <- round(tamano.total*0.7)
datos.indices <- sample(1:tamano.total , size=tamano.entreno)
datos.entreno <-
2017 Jun 02
2
CV en R
El algoritmo en sí no, pero si quieres ajustar los parámetros (número de árboles, tamaño del nodo, etc.) hay que hacerlo.
En la práctica te puedo asegurar que hay diferencia entre usar 500 árboles o 100, igual que el tamaño del nodo que cojas; afinar los parámetros puede suponer ajustar bastante los resultados.
Un saludo
Isidro Hidalgo Arellano
Observatorio del Mercado de Trabajo
2017 Jun 02
2
CV en R
No, llega un momento en el que más árboles no te supone mejoría, e incluso
funciona peor. Que funcione peor lo atribuyo al ruido, porque en teoría no
tiene mucho sentido, la verdad... Pero no he probado a coger más árboles de
los "necesarios". Lo probaré…
Un saludo
De: Jesús Para Fernández [mailto:j.para.fernandez en hotmail.com]
Enviado el: viernes, 02 de junio de 2017 14:54
2017 Jun 03
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CV en R
?Hola,
Puedes ver aquí un ejemplo de cómo comparar varios modelos usando "caret".
https://stackoverflow.com/questions/14800021/statistics-of-prediction-for-multiple-models-with-caret
O mejor en el propio manual de "caret", en esta sección:
https://topepo.github.io/caret/model-training-and-tuning.html#exploring-and-comparing-resampling-distributions
Y como recomendación te
2023 Feb 16
1
SVM plot duda
Hola,
El mensaje es claro: el modelo svmfit no existe, tú has llamado al ajuste ?modelo?. De todas formas, aparte de eso tendrías que especificar qué dimensiones (variables predictivas) quieres representar. Si miras en la ayuda de ?plot.svm lo tienes explicado.
Esto sí funcionaría:
plot(modelo,df11, LDH ~ INL )
Gracias por proporcionar el código y los datos para poder reproducir el error.
Un
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.
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