similar to: predict kmeans

Buenas tardes, tengo un loop que hace un árbol de clasificación cada vez y va creando un vector con una predicción que hace. Son 4 categorías (pongamos a, b, c y d), pero en vez de ir añadiendo la categoría predicha me añade al vector el nº (del 1 al 4) al que corresponde esa categoría. Supongo que se puede hacer que añada la categoría (la letra), pero no sé cómo. preds <- {} for (i

Hola a todos, y gracias por leer mi mensaje: Llevo utilizando unos meses R, vengo de SPSS, y estoy muy sorprendido con su capacidad. Mi problema, es que estoy intentando hacer una comparación entre tres sistemas de predicción: una regresión logística, un árbol de clasificación y una red neuronal. De momento, he podido hacer las comparaciones con los dos primeros sistemas, pero mi problema es la

Gracias Jorge. No entiendo bien; la variable objetivo es ya factor. El árbol me la predice bien, como factor, también. Es al ir construyendo el vector que lo anota con un nº, según de cuál de las 4 categorías se trate. Quoting Jorge I Velez <jorgeivanvelez en gmail.com>: > Estimado Manuel, > > Debes definir ecsta como factor usando, por ejemplo, > > factor(ecsta,

Buenos días/tardes. He realizado el análisis discriminante exitosamente con la función lda, puedo clasificar nuevos individuos con la función predict, pero no logro darme cuenta cómo los resultados de lda se traducen en la decisión de la clasificación. Es decir, no me doy cuenta cómo es que del output de lda se construye la ecuación de clasificación para nuevos individuos. Quiero entenderlo pero

Buenas tardes. Quisiera saber como puedo aplicar las reglas de un kmeans a otra base, para hacer un proceso de validaciòn de la segmentaciòn. En SAS, se cuenta con el argumento "OUTSEED", ¿què debo tener en cuenta en R? Mil gracias. -- Luis Alberto López González [[alternative HTML version deleted]]

Hola! Este mail llegó a r-help hoy, yo lo mandó también a esta lista. Es interesante con competiciones de predicción/clasificación! ¿Alguien que quiere cooperar? Kjetil ---------- Forwarded message ---------- From: Kjetil Halvorsen <kjetilbrinchmannhalvorsen@gmail.com> Date: Fri, Jan 29, 2010 at 12:19 Subject: Fwd: [R] Classification of supernovae - a challenge To: Kjetil Halvorsen

Bueno, creo que no contesté tu pregunta. Con training <- data[-i, ] crea una df llamada training, sin la muestra i, que después utiliza para entrenar el algoritmo. Quoting Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>: > Estimado Manuel Mendoza > > Con sus datos y a modo de curiosidad, ¿que pasa en training <- data[-i, ]? > > Javier Rubén Marcuzzi >

Hola, Daniel: Quizá deberías ser más explícito porque de la información que suministras yo solo te puedo decir que no veo la relación entre los 3 tipos de algoritmos que nombras: - un análisis de componentes principales puede ser una fase previa de los otros dos - hacer un cluster es un tipo de aprendizaje no supervisado, mientras que un clasificador normalmente es utilizado en aprendizaje

Hola. Seguramente es una pregunta un poco tonta, pero no encuentro respuesta. Si tengo por ejemplo x <- 1:4 y <- c(2,1,3,4) freq <- c(1,2,1,2) ¿existe alguna forma en R de obtener la correlación (de pearson , por ejemplo) de x e y teniendo en cuenta que freq son las frecuencias? O también. ¿cómo podría "expandir" estos datos para conseguir que x sea (1,2,2,3,4,4) e y

CREO QUE ESTE TIPO DE CONSULTA, EXCEDE EL PROPÓSITO DE ESTE FORO. El miércoles, 26 de noviembre de 2014, Daniel Carrillo Zapata < daniel.carrillo2 en um.es> escribió: > Hola Isidro, > > mira, te explico mejor: tengo una base de datos con información de > 10 conductores en un recorrido de 30 minutos en coche. Para cada > conductor, se le midió parámetros

Hola a todos, tengo unos datos clasificados, es decir un factor con etiquetas de 1 a 14 y quiero comprobar las coincidencias con un test (también otro factor). Lo que me interesa obtener más que la matriz de confusión o el indice kappa, es otro factor con las coincidencias entre ambos factores (clasificación y test). Es decir 1 si coinciden las etiquetas y 0 si no coinciden, Supongo que para

Hola de nuevo a todos, me gustaría pediros disculpas por los correos que he enviado. La razón de enviarlos es que pensaba que era también un foro en el que podía plantear cuestiones estadísticas, no solo sobre R en concreto. Siempre es importante aprender algo de todo lo que haces, así que lo que me llevo es el conocimiento de que aquí solo puedo plantear cuestiones de implementación en R, y

Mi matriz de datos inicial estaba muy desbalanceada (5% de la clase minoritaria), por lo que he creado con el algoritmo SMOTE un dataset balanceado con el que he creado el modelo, y luego sobre ese modelo he creado la matriz de confusión con los datos originales. Respecto a lo que me comentas, Carlos, creo que además de todo lo que comentas, que está bien, en micaso es necesario también saber no

Hola a todos Una pregunta, a lo mejor tonta, ¿Como puedo derivar una función respecto a un parámetro concreto? e integrarla... Saludos

Gracias por la pronta respuesta, pero tras leer la contestación de la gente, sigo sin entender muy bien la explicación. Le responden lo siguiente: "Each point on the partial dependence plot is the average vote percentage in favor of the "Yes trees" class across all observations, given a fixed level of TRI. It's not a probability of correct classification. It has absolutely

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

Las dos Enviado desde mi iPhone > El 28/11/2013, a las 18:07, "Carlos J. Gil Bellosta " <cgb en datanalytics.com> escribió: > > ¿Numérica o simbólicamente? > > Un saludo, > > Carlos J. Gil Bellosta > http://www.datanalytics.com > > El día 28 de noviembre de 2013 18:03, jmcontreras <jmcontreras en ugr.es> escribió: >> Hola a todos

Buenas, Cuando estoy haciendo un random Forest para clasificación y hago el gráfico partialPlot, siendo mi respuesta OK/NOK, me sale en el eje X el valor de la variable, pero en el eje Y me salen valores de entre -1 y 1. ¿Qué significado tiene? Adjunto un ejemplo: https://www.dropbox.com/s/4b92lqxi3592r0d/Captura.JPG?dl=0 Gracias!!! [[alternative HTML version deleted]]

Hola a todos. Una pregunta quizas algo tonta, cuando hago validaciones en el modelo con mensajes para la vista en español efectivamente me los muestra en español, pero como puedo hacer para que estos mensajes que son genéricos: 1 error prohibited this categoria from being saved There were problems with the following fields: Aparezcan también en español. Saludos y gracias por la ayuda --

Hola, Ya está disponible igualmente la presentación de Pedro Concejero sobre el "PCA con matrices sparse para clasificación automática de contenidos (p.ej. películas).<http://concejero.wdfiles.com/local--files/home/PCA_movies_matrices_sparse.ppt> " Está en la página del grupo dentro de la de la Asociación (reunión del 31-octubre) http://r-es.org/tiki-index.php?page_ref_id=43 El