search for: quitados

Hola, Vaya desastre al mandar la cabecera de la base de datos. Al enviarlo, se veía bien, pero está visto que por el camino la cosa se torció. Siguiendo el consejo de Javier, he subido un pequeño fragmento al DropBox. He quitado algunas especies para no hacerlo muy largo. Espero que ésta vez no haya problemas. https://www.dropbox.com/s/q7zla50oq7owg8k/CPUE.csv?dl=0 Un saludo y gracias Juan

Buenos días, Estoy realizando un análisis de topic models con el método LDA. En principio, he quitado del análisis las palabras "stopwords" universales. A la hora de ver los topics y sus palabras más frecuentes encuentro que son muy similares y hay palabras que aparecen en todos los topics. Los textos que estoy analizando son opiniones de consumidores sobre una categoría concreta de

Hola, Acabo de calcular tf-idf y me surge una duda. ¿Habría un valor de idf o tf-idf que se considerara como umbral para establecer que una palabra es muy común o no? Los valores de idf en mis datos van entre 0 y 3.78 y los de tf-idf ente 0 y 0.07. Un saludo El Mar, 28 de Abril de 2020, 12:53, Carlos Ortega escribió: > Hola, > Yo de primeras los quitaría para qué otros topics aparecen.

Muchas gracias Carlos; ¡tu siempre al pié del cañón! (lo puse el día de reyes a la 1.20h y me contestas a las 2.45h) Una cosa más: si el eje y es la probabilidad ¿por qué va de 0 a 10? En un RF para clasificación me da valores parecidos a los de tu ejemplo, y en otro para regresión, valores de y entre 45 y 55. Para regresión, el último parámetro no puede ser una categoría, como

...ero # 4 para el segundo jugador que empezó en Enero # 1 para el tercero que empezó en Febrero # 3 Para el cuarto que empezó en Marzo # 6 para el quinto que empezó en Abril A alguno se os ocurre una solucion más eficiente que la siguiente. Esto seguro que con data table o dplyr se puede. Ya he quitados los pipes que facilitan la lectura pero que no se llevan bien con data.table. Pero estoy seguro que se puede mejorar más. #======================================================= # Como ejemplo de codigo #======================================================= # S Primera solucion ----------------...

...ero # 4 para el segundo jugador que empezó en Enero # 1 para el tercero que empezó en Febrero # 3 Para el cuarto que empezó en Marzo # 6 para el quinto que empezó en Abril A alguno se os ocurre una solucion más eficiente que la siguiente. Esto seguro que con data table o dplyr se puede. Ya he quitados los pipes que facilitan la lectura pero que no se llevan bien con data.table. Pero estoy seguro que se puede mejorar más. #======================================================= # Como ejemplo de codigo #======================================================= # S Primera solucion ----------------...

Hola a todos, Sigo la discusin sobre la web de usuarios R y me pregunto porque nadie ha mencionado "Ning". A m me parece una herramienta perfecta para crear las redes sociales, y estoy seguro que satisfacera mayora, si no todos los requisitos propuestos (foros, blogs, fotos, videos, miembros ...) Para crear uno : http://www.ning.com/main/createyourown Aqu podis ver un ejemplo:

Hola, Esta es una forma de hacerlo... Mira que lo primero que he modificado es el fichero "x.csv" para sustituir los espacios en los nombres por "_". Y también he quitado los acentos y las eñes... He utilizado el paquete RNNS y la función "mlp()" para ajustar la red. #------------------------------------------- > x <- read.csv("x.csv",

Hola erreros. A ver si alguien podría decirme qué son los dos ejes del plot que resulta de aplicar partialPlot en un Randomforest. Encuentro que: Partial dependence plot gives a graphical depiction of the marginal effect of a variable on the class probability (classification) or response (regression) que nos indica como varía la VR en función de la variable considerada, manteniendo el

...que empezó en Enero > # 1 para el tercero que empezó en Febrero > # 3 Para el cuarto que empezó en Marzo > # 6 para el quinto que empezó en Abril > > > A alguno se os ocurre una solucion más eficiente que la siguiente. Esto > seguro que con data table o dplyr se puede. Ya he quitados los pipes que > facilitan la lectura pero que no se llevan bien con data.table. Pero estoy > seguro que se puede mejorar más. > > #======================================================= > # Como ejemplo de codigo > #======================================================= > # S...

Estimados Les consulto por redes neuronales, hay diversos artículos como los siguientes (el último tienen un error actualmente). Pero mi pregunta va un poco por otro lado. http://www.r-bloggers.com/build-your-own-neural-network-classifier-in-r/ http://www.r-bloggers.com/classification-using-neural-net-in-r/ Básicamente se puede calcular un valor, por ejemplo doblar 2,4 grados a la derecha, luego 1

Hola de nuevo, parece que la última versión del paquete data.table es 1.9.6 La he probado y parece que no funciona bien, me da error: Error in fread("C:/Users/iphealthMariluz/Documents/Proyecto iphealt/ProcesamientoTexto/Adverse Drug Event/ADE-Corpus/DRUG-AE_eliminoLinea1856.rel") : 4 arguments passed to .Internal(nchar) which requires 3 El 30 de septiembre de 2015, 13:38,

Gracias Beatriz, efectivamente, lo que indicas en tu ejemplo es lo que obtengo al final de mi proceso. En todo caso pruebo tu opción con mis datos, si es como imagino seguro que es más rápida de montar y más elegante que tratar el resultado de un sink() (recuerdo que en su momento lo intenté con fotify pero no supe bien como atacarlo, no conocía el enlace que me mandas, por tanto lo pruebo de

Hola Ivan gracias por tu ayuda, justo ayer a ultima hora hice una modificacion en el programa q hizo q el programita ande, aunq no entendi porque lo hizo. La modificacion fue agregar "*w" al final de cada parametro en la definicion de la funcion "grini" q habia creado, cosa q deduje de mirar la funcion q le habia robado al ejemplo del manual de boot ratio <- function(d, w)

No no, eso lo he sacaod, es decir, tengo la matriz de confusión para las OK/NOK, lo que no entiendo es como extraer las conclusiones sobre el modelo, de cara a como afectan las variables. He seguido dos estrategias: 1-Crear arboles de clasificacion con las variables más importantes del random Forest, pero el modelo se empobrece bastante. 2- Sacar los partialPlot, para ver la influencia de cada

Antes de nada, me gustaría daros las gracias por toda vuestra ayuda. He estado probando todo lo que me habéis dicho a la vez, y no hay manera, sigo teniendo el problema con el espacio. En cuanto al tamaño de la base de datos, es más grande de lo que puse, me equivoqué y puse el tamaño de una base anterior con la que estuve trabajando, la actual tiene 36866 filas x 6500 columnas. He seguido todas