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Hola a todos, Estoy utilizando la libreria e1071 para clasificar unos datos. Me gustaría poder guardar los modelos en el disco duro y no en memoria de R. He visto que hay una función: save : que guarda el modelo en memoria y load: que carga ese modelo Ejemplo: #saving the best model save(calibrate.rf.model1, file=''bestmodel.rda'') #loading the best model

Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20161208/f8040166/attachment.html>

Hola: En la versión gratuita no existe límites en el número de usuarios y tampoco existe límites en el número de desarrolladores. Con la versión gratuita para publicar una aplicación debes subirla al servidor, es decir, es necesario acceso a nivel de sistema al servidor y allí se ejecuta con los permisos que tenga el usuario que ejecuta el servidor shiny. Esto supone un riesgo potencial de

Hola, Me he iniciado hace poco en Machine Learning, y tengo una duda sobre mis conjuntos de datos: el primero tiene 37 variables explicativas y 116 instancias, y el segundo, 140 variables explicativas y 195 instancias. El primero lo veo bien, ya que hay 3 veces más casos que variables explicativas, pero creo que el segundo caso puede suponer un problema al haber casi el mismo número de

Desde la Sección de Apoyo Estadístico del Servicio de Apoyo a la investigación (SAI) de la Universidad de Murcia, te invitamos al Taller que impartiremos el próximo _26 de Marzo de 16h a 20h_, titulado : /"Shiny. Entornos web con R"/ * Lugar:* Aula *Bisbita* en la *Fac de Biología*, a las 16:30h _Se podrá seguir en directo vía streaming_ Reserva tu puesto desde caldum

Buenas: Lo limitante en shiny no es el número de usuarios sino el número de desarrolladores. Incluso si los desarrolladores son de confianza es suficiente con la versión estándar del servidor shiny. La versión de pago lo que añade es control sobre lo que los desarrolladores pueden publicar. Además existe la alternativa de publicar lo ficheros en un servidor "web estándar" y que

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 <-

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

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

Buenos dias para todos, Estoy trabajando en una aplicación que involucra análisis de clusters. Básicamente el objetivo es determinar a qué cluster pertenece cada observación de una matriz de datos "mydata" y luego generar muestras aleatorias de los mismos datos para determinar la proporción de veces que cada observación es clasificada en el cluster k. Este tipo de análisis es muy común

Hi, I am having some trouble using R 2.13.1 for generating a pmml object of of class "c('randomForest.formula', 'randomForest')" I see that these methods are available: > methods(pmml) [1] pmml.coxph* pmml.hclust* pmml.itemsets* pmml.kmeans* pmml.ksvm* pmml.lm* pmml.multinom* pmml.nnet* pmml.rpart* [10] pmml.rsf* pmml.rules* pmml.survreg*

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

Hola, Me gustaría obtener las reglas que genero con un árbol de decicisión creado con party. Algo parecido a lo que realiza esta función con rpart http://www.togaware.com/datamining/survivor/Convert_Tree.html la idea es disponer de esas reglas en un fichero de texto. En general si alguien sabe de algún paquete que permita obtener el código que genera la puntuación, el "score" para un

I am framing this as a question since I would like to know how folks are currently deploying the models they build in R. Say, you want to use the results of your model inside another application in real-time or on-demand, how do you do it? How do you use the decisions you get back from your models? As you may know, a PMML package is available for R that allows for many mining model to

Buenas, Se puede,en local, crear una shinyapp que se abra pinchandodirectamente sobre un icono del escritorio? Gracias Jes?s [[alternative HTML version deleted]]

Following the recent NYT article about R, I thought this group is not only ready for R but ready to take it one step further. Got models in R? Deploy and score them in ADAPA in minutes on the Amazon EC2 cloud computing infrastructure! Zementis ( http://www.zementis.com ) has been working with the R community, specifically to extend the support for the Predictive Model Markup Language (PMML)

Dear R users I used glmnet generating a regression model, now I need to convert it to pmml format, but I noticed pmml r package doesn''t support glmnet object, has anyone find a way solving this problem? I was thinking convert glmnet object to glm object, has anyone tried it? Many thanks Yan [[alternative HTML version deleted]]

Hi all, I caught a passing reference to PMML on the WEKA list (I think) .. an XML way of communicating 'data mining models'. I am of the opinion that XML is a 'good thing' and I would for instance like to see a standard XML way of communicating the content and context of datasets (eg of timeseries) but it has been a long day and my internet connection is slow and so I have

A new version of Rattle (2.1.123), a Gnome-base GUI for data mining, written copmletely in R, and available on GNU/Linux, Unix, Mac OSX, and MS/Windows, has been released to CRAN. There has been quite a lot of activity since the last update, including: Transform: Now include basic imputation of missing values. More to follow. Models: Move to using ada for boosting.

A new version of Rattle (2.1.123), a Gnome-base GUI for data mining, written copmletely in R, and available on GNU/Linux, Unix, Mac OSX, and MS/Windows, has been released to CRAN. There has been quite a lot of activity since the last update, including: Transform: Now include basic imputation of missing values. More to follow. Models: Move to using ada for boosting.