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2010 Jan 26
3
fisheyeR en r-forge
Hola usuaRios,
He alojado un paquete en r-forge, ya a punto de ser enviado a CRAN.
fisheyeR implementa ideas de varios autores acerca de metodos
visualizacion de datos.
Para disfrutar de capacidad de interaccion es necesario instalar el
paquete tkrplot.
Agradeceria enormemente sugerencias, dudas y comentarios.
install.packages("fisheyeR", repos="http://R-Forge.R-project.org")
Me interesa igualmente conocer los pasos para hacer el en...
2016 Feb 11
4
Invertir dcast
Con data.table todo puede ir muy rapido.
> require(data.table)
> M=matrix(c(5,NA,NA,NA,6,NA,7,NA,8),3,3)
> M
[,1] [,2] [,3]
[1,] 5 NA 7
[2,] NA 6 NA
[3,] NA NA 8
> M2=data.table(M)
> M2
V1 V2 V3
1: 5 NA 7
2: NA 6 NA
3: NA NA 8
> M3=melt(M2,variable.name = "columna")
> M3
columna value
1: V1 5
2: V1 NA
3: V1
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