search for: sensibilidad

...4,22,29,11,7,6,2,8,7,21,25,5,6,1,0,11,6,14,24,13,10,2,2,15,13,14,17,9,8,1,2,16,9,14,23,9,6,6,2,17,13,10,20,7,5), dim=c(2,4,6), dimnames=list(grupo=c("I","II"), opiniao=c("Ma","Regular","Boa","MBoa",), relacao=c("atencao","sensibilidade","compreensao","tertempo","ouvir","envolvencia"))) Thanks very much, J. Magalh?es

...s que el absurdo de la globalizaci?n dirigida, pensada s?lo en t?rminos econ?micos por los grandes bancos y multinacionales, no va a triunfar. Existe otro proceso de mundializaci?n donde el ser humano ha crecido internamente y se encamina a la formaci?n de una Naci?n Humana Universal. Hay una nueva sensibilidad en el ser humano que experimenta que cualquier cosa que pase en cualquier punto del planeta termina por afectarle a uno mismo. Este es un proceso hist?rico irreversible y as? lo sienten ya en su coraz?n millones de personas. Todo ser humano tiene derecho a una vida digna por el simple hecho de hab...

...otra variable que las explica o simplemente por un efecto aleatorio. De esta forma lo que s? que le puedes decir a negocio, es que si quieres entender la elasticidad de tus ventas, tienes que hacer algo diferente a tener los precios constantes: incluir una promoci?n, cambiar el precio, para ver la sensibilidad del precio a estos cambios... en resumen hacer un experimento. Gracias, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es<http://www.qualityexcellence.es> El 19 de abril de 2018, 17:42, Javier Nieto <mac_javi en hotmail.com<mailto:mac_javi en hotmail.com>> escribi?: Hola Tal vez la preg...

Hola Tal vez la pregunta que tengo tenga una respuesta muy f?cil, sin embargo lo entiendo. Tengo una data frame que se ve as?: R> df semana precios ventas preciosCan 1 11724 3.512441 2 33.53 2 11726 3.512441 1 33.53 3 11727 3.512441 2 33.53 4 11728 3.512441 1 33.53 5 11729 3.512441 4 33.53 6 11730 3.512441 3 33.53

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

...ente. A ver, en ese código tienes varios problemas: - No especificas los parámetros del modelo (para eso es la validación cruzada). En RF tendrías que especificar el número de árboles, la cantidad de puntos con los que acotar la regresión, etc. En SVM el tipo de kernel que vas a usar, la sensibilidad… NO SE TRATA SÓLO de hacer modelos con diferentes conjuntos de entrenamiento, sino de buscar los parámetros que mejor ajustan los datos. Te pongo un ejemplo: imagínate que tienes mucho ruido, en ese caso, en cada punto de regresión, tendrás que tomar un número de puntos mayor (parámetro "node...

Hola a todos, Simplemente comentar que me tengo encontrado con muchos problemas de optimización. Mi recomendación general, en el caso multidimensional y si el tiempo de computación es importante, sería buscar un algoritmo diseñado para el tipo de problema (evitar los algoritmos más generales tipo optim si puede haber problemas de mínimos locales). Algunos casos que tengo resuelto con R

Hola buenas En principio a mí no me parece una mala aproximación. Tal vez se podría intentar adaptar el problema a un modelo de supervivencia, pero tendría que pensarlo. ( https://vimeo.com/142732615 ) De todas maneras, creo que coges días al azar para calcular to "proxy". Aunque yo personalmente cogería días consecutivos porque probablemente el consumo en muchos productos no sea

...ienes varios problemas: > > - No especificas los parámetros del modelo (para eso es la > validación cruzada). En RF tendrías que especificar el número de árboles, > la > cantidad de puntos con los que acotar la regresión, etc. En SVM el tipo de > kernel que vas a usar, la sensibilidad? NO SE TRATA SÓLO de hacer modelos > con diferentes conjuntos de entrenamiento, sino de buscar los parámetros > que > mejor ajustan los datos. > > Te pongo un ejemplo: imagínate que tienes mucho ruido, en ese caso, en cada > punto de regresión, tendrás que tomar un número de punto...

...ente. A ver, en ese código tienes varios problemas: - No especificas los parámetros del modelo (para eso es la validación cruzada). En RF tendrías que especificar el número de árboles, la cantidad de puntos con los que acotar la regresión, etc. En SVM el tipo de kernel que vas a usar, la sensibilidad… NO SE TRATA SÓLO de hacer modelos con diferentes conjuntos de entrenamiento, sino de buscar los parámetros que mejor ajustan los datos. Te pongo un ejemplo: imagínate que tienes mucho ruido, en ese caso, en cada punto de regresión, tendrás que tomar un número de puntos mayor (parámetro "node...

...ente. A ver, en ese código tienes varios problemas: - No especificas los parámetros del modelo (para eso es la validación cruzada). En RF tendrías que especificar el número de árboles, la cantidad de puntos con los que acotar la regresión, etc. En SVM el tipo de kernel que vas a usar, la sensibilidad? NO SE TRATA SÓLO de hacer modelos con diferentes conjuntos de entrenamiento, sino de buscar los parámetros que mejor ajustan los datos. Te pongo un ejemplo: imagínate que tienes mucho ruido, en ese caso, en cada punto de regresión, tendrás que tomar un número de puntos mayor (parámetro "node...

...ente. A ver, en ese código tienes varios problemas: - No especificas los parámetros del modelo (para eso es la validación cruzada). En RF tendrías que especificar el número de árboles, la cantidad de puntos con los que acotar la regresión, etc. En SVM el tipo de kernel que vas a usar, la sensibilidad… NO SE TRATA SÓLO de hacer modelos con diferentes conjuntos de entrenamiento, sino de buscar los parámetros que mejor ajustan los datos. Te pongo un ejemplo: imagínate que tienes mucho ruido, en ese caso, en cada punto de regresión, tendrás que tomar un número de puntos mayor (parámetro "node...

...ienes varios problemas: > > - No especificas los parámetros del modelo (para eso es la > validación cruzada). En RF tendrías que especificar el número de árboles, > la > cantidad de puntos con los que acotar la regresión, etc. En SVM el tipo de > kernel que vas a usar, la sensibilidad? NO SE TRATA SÓLO de hacer modelos > con diferentes conjuntos de entrenamiento, sino de buscar los parámetros > que > mejor ajustan los datos. > > Te pongo un ejemplo: imagínate que tienes mucho ruido, en ese caso, en cada > punto de regresión, tendrás que tomar un número de punto...

...>> >> - No especificas los parámetros del modelo (para eso es la >> validación cruzada). En RF tendrías que especificar el número de árboles, >> la >> cantidad de puntos con los que acotar la regresión, etc. En SVM el tipo de >> kernel que vas a usar, la sensibilidad? NO SE TRATA SÓLO de hacer modelos >> con diferentes conjuntos de entrenamiento, sino de buscar los parámetros >> que >> mejor ajustan los datos. >> >> Te pongo un ejemplo: imagínate que tienes mucho ruido, en ese caso, en >> cada >> punto de regresión, ten...

...No especificas los parámetros del modelo (para eso es la >>> validación cruzada). En RF tendrías que especificar el número de >>> árboles, la >>> cantidad de puntos con los que acotar la regresión, etc. En SVM el tipo >>> de >>> kernel que vas a usar, la sensibilidad? NO SE TRATA SÓLO de hacer modelos >>> con diferentes conjuntos de entrenamiento, sino de buscar los parámetros >>> que >>> mejor ajustan los datos. >>> >>> Te pongo un ejemplo: imagínate que tienes mucho ruido, en ese caso, en >>> cada >>...