search for: quedarse

Buenas tardes, quedarme con las muestras de una BD (data) que están presentes en otra (datax), cuando se tiene una variable que nunca se repite (Key) es fácil: data <- subset(data,data$Key %in% datax$Key). Mi problema es cuando la exclusividad viene dada por dos variables. P.e., las coordenadas de un mapa: lon y lat. ¿Como puedo quedarme con las muestras de una df cuya lon y lat son iguales a

...ambios es enorme, hay correciones implementaciones nuevas y > algunas cosas deprecadas y otras directamente fueron retiradas del sistema > si estás empezando de cero y no compartís codigo con otros usuarios es > posible una instalación limpia de R. 4.0 si ese no es el caso lo mejor es > quedarse con la actual stable mas probada y darle tiempo a la R 4.0 a que > madure. > > pueden ver las cosas nuevas, deprecadas y dadas de baja acá: > https://stat.ethz.ch/pipermail/r-announce/2020/000653.html > -- Marcelino de la Cruz Rot Depto. de Biología y Geología Física y Química Inor...

...(rowSums(m),decreasing=TRUE) df <- data.frame(word = names(v),freq=v) wordcloud(df$word,df$freq,min.freq=30) Y obtengo un error en m <- as.matrix(dtm): "Error: no se puede ubicar un vector de tamaño 248.9 Mb" Hay alguna manera de reducir la matriz? Ideal sería quedarse con la matriz de palabras de mayor frecuencia. El comando removeSparseTerms, por lo que entiendo debería hacer el trabajo, pero sigo con problemas de tamaño de la matriz... Agradezco cualquier sugerencia al respecto. Oscar   Deloitte refers to one or more of Deloitte Touche Tohmatsu Limited, a...

La versión 3.5 es algo antigua (1 año). Yo instalaría la 4.0-0, y la última versión de RStudio y probaría. Yo no uso RStudio, así que no te lo puedo garantizar, pero acabo de instalarlo exitosamente en MSWindows, "a pelo" usando R.4 y Rtools40. Prueba y cuéntanos. Un saludo, Marcelino -------- Mensaje reenviado -------- Asunto: Re: [R-es] Fwd: Re: Instalar paquetes no

Hola, ¿qué tal? Hace poco vi que Google había hecho pública su guía de estilo interna para programar en R: http://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/google-r-style.html Me tomé la libertad de traducirla: http://datanalytics.com/guia_estilo_r.html Cuanto más pienso en ella, más carencias veo. Escribí sobre ello en mi blog (

Hola compañeros de la lista. Tengo el siguiente set de datos: Repeticiones <- c(rep("RI", 14), rep("RII", 14), rep("RIII", 14)) Tiempo <- rep(c(0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 96, 120), 3) Concentracion_celular <- c(0.4862, 0.5375, 0.4309, 0.4390, 0.4603, 0.4733, 0.3936, 0.9085, 0.5838, 0.5477, 0.6331, 0.8693, 1.0092, 0.6341, 0.5350,

Hola, Aquí, tienes otra forma que es bastante sencilla de leer/entender... Lines <- " GRUPO ORDEN CLASE 1 A 1 CLASE-01 2 A 2 CLASE-02 3 A 5 CLASE-03 4 B 1 CLASE-01 5 B 2 CLASE-02 6 B 5 CLASE-03 7 B 7 CLASE-04 8 C 2 CLASE-02 9 C 5 CLASE-03 10 C 7 CLASE-04 11 D 5 CLASE-03 12 D 7

Hola, ¿como están? Me encuentro haciendo un trabajo de Explotación de Información para la facultad y tengo un inconveniente a la hora de preparar los datos para poder operar con ellos. Tengo un atributo "Titulo Secundario" que cuenta con 139 valores diferentes (al final les dejo algunos de estos valores con la cantidad de ocurrencias de cada uno) y lo que quiero hacer es

Hola. Últimamente ha habido en la lista varios hilos sobre análisis de grandes volúmenes de datos con R. Las alternativas que se han mencionado son: - Usar una máquina más potente, vía Amazon Web Services, por ejemplo - Paralelización con openMp - h2o y su paquete para R, - Paquete sparklyr como wrapper de los algoritmos de spark, Y por supuesto, utilizar muestreo o incluso si tenemos

...de junio de 2017 14:21 Para: Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es> CC: Lista R <r-help-es en r-project.org>; Isidro Hidalgo Arellano <ihidalgo en jccm.es> Asunto: Re: [R-es] CV en R Pero creo que hay un concepto que no termina de aclararse. Creo que lo importante es quedarse con el modelo bueno, por ejemplo, imaginemos que queremos probar los siguientes algoritmos: RF, SVM, KNN, LDA.... Entonces hacemos lo siguiente: Probamos con todos ellos, para lo que se hacen particiones: Imaginemos que tengo un datasheet llamado datos, perfectamnte balanceado, sin dato...

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

...t; CC: Lista R <r-help-es en r-project.org <mailto:r-help-es en r-project.org> >; Isidro Hidalgo Arellano <ihidalgo en jccm.es <mailto:ihidalgo en jccm.es> > Asunto: Re: [R-es] CV en R Pero creo que hay un concepto que no termina de aclararse. Creo que lo importante es quedarse con el modelo bueno, por ejemplo, imaginemos que queremos probar los siguientes algoritmos: RF, SVM, KNN, LDA.... Entonces hacemos lo siguiente: Probamos con todos ellos, para lo que se hacen particiones: Imaginemos que tengo un datasheet llamado datos, perfectamnte balanceado, sin datos f...

...t; CC: Lista R <r-help-es en r-project.org <mailto:r-help-es en r-project.org> >; Isidro Hidalgo Arellano <ihidalgo en jccm.es <mailto:ihidalgo en jccm.es> > Asunto: Re: [R-es] CV en R Pero creo que hay un concepto que no termina de aclararse. Creo que lo importante es quedarse con el modelo bueno, por ejemplo, imaginemos que queremos probar los siguientes algoritmos: RF, SVM, KNN, LDA.... Entonces hacemos lo siguiente: Probamos con todos ellos, para lo que se hacen particiones: Imaginemos que tengo un datasheet llamado datos, perfectamnte balanceado, sin datos f...

...;cof en qualityexcellence.es> > CC: Lista R <r-help-es en r-project.org>; Isidro Hidalgo Arellano > <ihidalgo en jccm.es> > Asunto: Re: [R-es] CV en R > > > > Pero creo que hay un concepto que no termina de aclararse. > > > > Creo que lo importante es quedarse con el modelo bueno, por ejemplo, > imaginemos que queremos probar los siguientes algoritmos: RF, SVM, KNN, > LDA.... > > > > Entonces hacemos lo siguiente: > > > > Probamos con todos ellos, para lo que se hacen particiones: > > > > Imaginemos que tengo un...

...: Lista R <r-help-es en r-project.org>; Isidro Hidalgo Arellano >> <ihidalgo en jccm.es> >> Asunto: Re: [R-es] CV en R >> >> >> >> Pero creo que hay un concepto que no termina de aclararse. >> >> >> >> Creo que lo importante es quedarse con el modelo bueno, por ejemplo, >> imaginemos que queremos probar los siguientes algoritmos: RF, SVM, KNN, >> LDA.... >> >> >> >> Entonces hacemos lo siguiente: >> >> >> >> Probamos con todos ellos, para lo que se hacen particiones: >...

...>; Isidro Hidalgo Arellano >>> <ihidalgo en jccm.es> >>> Asunto: Re: [R-es] CV en R >>> >>> >>> >>> Pero creo que hay un concepto que no termina de aclararse. >>> >>> >>> >>> Creo que lo importante es quedarse con el modelo bueno, por ejemplo, >>> imaginemos que queremos probar los siguientes algoritmos: RF, SVM, KNN, >>> LDA.... >>> >>> >>> >>> Entonces hacemos lo siguiente: >>> >>> >>> >>> Probamos con todos ellos...