similar to: Usando R CMD BATCH no me funciona savePlot()

Otra manera sería usar la función split. Que devuelve una lista de data.frame. Para expotar luego cada elemento puedes usar lapply, ejemplo: data(iris) lista<-split(iris,iris$Species) lapply(names(lista),function(x) write.table(x = lista[[x]],file = paste0(x,".txt")) ) Saludos El 11 de septiembre de 2014, 14:44, Isidro Hidalgo <ihidalgo en jccm.es> escribió: > ¿En qué

Hola a todos, Tengo un archivo que va desde el año 2002 hasta el 2010; lo que quiero hacer es separar ese archivo por años.Crear un archivo para cada año, alguien sabe como podria hacerlo? Muchas gracias, un saludo [[alternative HTML version deleted]]

Hola Marta, Si el código exacto que utilizaste es el que has compartido, hay un error... Te falta cerrar un corchete. Y he incluido un detalle para que los ficheros tengan como nombre los años... ?#--------------------------? ??filename<-"test1.csv" DBa<-read.csv(filename,sep="*;*" ,header=TRUE) anios<-unique(DBa$Year) for(i in 1:length(anios)) {

El algoritmo en sí no, pero si quieres ajustar los parámetros (número de árboles, tamaño del nodo, etc.) hay que hacerlo. En la práctica te puedo asegurar que hay diferencia entre usar 500 árboles o 100, igual que el tamaño del nodo que cojas; afinar los parámetros puede suponer ajustar bastante los resultados. Un saludo Isidro Hidalgo Arellano Observatorio del Mercado de Trabajo

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

No, llega un momento en el que más árboles no te supone mejoría, e incluso funciona peor. Que funcione peor lo atribuyo al ruido, porque en teoría no tiene mucho sentido, la verdad... Pero no he probado a coger más árboles de los "necesarios". Lo probaré… Un saludo De: Jesús Para Fernández [mailto:j.para.fernandez en hotmail.com] Enviado el: viernes, 02 de junio de 2017 14:54

?Hola, Puedes ver aquí un ejemplo de cómo comparar varios modelos usando "caret". https://stackoverflow.com/questions/14800021/statistics-of-prediction-for-multiple-models-with-caret O mejor en el propio manual de "caret", en esta sección: https://topepo.github.io/caret/model-training-and-tuning.html#exploring-and-comparing-resampling-distributions Y como recomendación te

Si nos dices el tipo de problema que estás intentando solucionar y el tamaño del dataset podemos recomendarte algo más. En tu pseudo-código mezclas algoritmos supervisados y no-supervisados. Además de ranger, daría alguna oportunidad a "gbm" o como no a "xgboost". Y éstos los probaría dentro de H2O. Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es El 4 de junio de 2017,

Hola, Eso es justamente lo que hace "caret" de una manera muy sencilla y sin que tú te tengas que preocupar de quedarte con el mejor bucket (del CV) o con la mejor combinación en tu "grid search". Te recomiendo que uses "caret" para esto.... Puedes incluso evaluar los dos algoritmos "RF" y "svm" a la vez y conocer realmente el nivel de precisión

H2O va bien (muy bien) tanto en un ordenador sobremesa/portátil y sobre un clúster. En uno de sobremesa si tienes buena RAM y muchos cores, mejor. Y no tienes porqué usar Spark si no necesitas una solución tiempo real o "near real-time". H2O tiene otra solución para interaccionar con Spark (Sparkling Water). Incluso sobre un clúster, puedes usar "sparklyr" y

Buenas, Puse los modelos lo mas simplificados, para centrar el tiro en el tema que me preocupa. Es una pena no poder hablar cara a cara, porque por email puedo sonar algo borde, pero no es así, al contrario estoy enormemente agradecido por tu ayuda, pero le veo un problema. Me dices que use un list para ir guardando el modelo, pero tal y como he propuesto en el bucle for, el modelo se crea 10

No me vale, porque no es un problema de columnas, es de filas. Cuando importo el csv, como tiene cada columna segun la fila o numeros o texto, R convierte la columna automaticametne en factor. He probado a convertir las columnas a numeric, pero tampoco me vale, ya que transforma el texto a numeros.... ¿Alguna alternativa? estoy pensando ne poner skip y ne el skip meter las letras del

Más alternativas: http://stackoverflow.com/questions/5527145/convert-matlab-code-to-r https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2007-March/127981.html Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es El 20 de noviembre de 2013 09:15, Isidro Hidalgo <ihidalgo@jccm.es>escribió: > Lo encontré. Los enlaces no funcionan directamente: > -

Hola, Partiendo de un data frame con 2 variables de fecha (inicio y fin): df <- data.frame(inicio = c(as.Date("2016-01-01"), as.Date("2016-02-14")), fin = c(as.Date("2016-02-01"), as.Date("2016-02-29"))) Necesitaría crear 12 nuevas columnas adicionales, una

Estimados Hay muchos script existentes en Matlab que son de interés nuestro. ¿Es posible “’traducir” estos al R? ¿Leerlos y ejecutarlos desde R como se hace con los de SPSS? Saludos cordiales Betancourt -- Este mensaje le ha llegado mediante el servicio de correo electronico que ofrece Infomed para respaldar el cumplimiento de las misiones del Sistema Nacional de Salud. La persona

No puedo adjuntarlo a la lista. Os lo pongo esta tarde en DropBox y os envío el enlace... Un saludo. Isidro Hidalgo Arellano Observatorio Regional de Empleo Consejería de Empleo y Economía ihidalgo en jccm.es http://www.jccm.es > -----Mensaje original----- > De: r-help-es-bounces en r-project.org [mailto:r-help-es-bounces en r- > project.org] En nombre de Rubén Gómez Antolí >

Cordial saludo para cada uno. De manera amable les pido ayuda para acceder al código R usado para el algoritmo de la función qnorm. Gracias por su ayuda. César Escalante C. [[alternative HTML version deleted]]

Hola. Tengo un set de datos importados desde SPSS (que usa etiquetas).- Mayormente, no tengo problemas, pero en una variable puntual veo que las etiquetas de las variables "están" pero la clase del vector no me cierra y los resultados no los usan. Trato de mostrarlo: > na.omit(datos[, .(FORM, Region, Dependencia = B2a, Criterios = D4_Otros.1)]) FORM Region Dependencia Criterios

Ok, lo pruebo y os digo... Jesús ________________________________ De: Isidro Hidalgo Arellano <ihidalgo en jccm.es> Enviado: lunes, 24 de octubre de 2016 9:46 Para: 'Jesús Para Fernández'; r-help-es en r-project.org Asunto: RE: [R-es] Quitar datos atípicos de una recta Hay un paquete que lo hace, pero no lo he utilizado, así que no sé cómo se porta: "outliers"... Un

Una duda, si fuese a leer 3 archivos csv que se llamar archivo 1, archivo 2 y archivo 3 también se podría usar? gracias ________________________________ De: Isidro Hidalgo Arellano <ihidalgo en jccm.es> Enviado: lunes, 26 de septiembre de 2016 07:48 a.m. Para: 'Rafael Saturno'; 'R' Asunto: RE: [R-es] Variable Progresiva Lo que quieres hacer se hace con la función