similar to: matriz de presencias

Gracias Carlos, eso lo sé. El problema, probablemente una chorrada, es que para cambiarle el nombre a las variables (de acuerdo a un patrón, si, que incluye el nº de la iteración), debo indicar el nombre de la df, pero éste no es siempre el mismo. Puedo darle un nombre fijo a la df, ponerle el nombre a las variables, y al final del loop cambiarle el nombre a la df, pero tampoco sé cómo

Buenas tardes. ¿Sabe alguno de vosotros cómo indicar la variable con la que identificar los puntos con plot3d? library(rgl) plot3d(Data$RTLML,Data$JD,Data$SB) Las muestras pertenecen a una de dos categorías, según la variable "Family", pero no sé cómo hacer que me las represente de diferente color. Gracias, Manuel . -- Dr Manuel

Muchas gracias Carlos; ¡tu siempre al pié del cañón! (lo puse el día de reyes a la 1.20h y me contestas a las 2.45h) Una cosa más: si el eje y es la probabilidad ¿por qué va de 0 a 10? En un RF para clasificación me da valores parecidos a los de tu ejemplo, y en otro para regresión, valores de y entre 45 y 55. Para regresión, el último parámetro no puede ser una categoría, como

Hola erreros, ¿sabéis si gbm.step puede usarse para clasificación no binaria? Gracias -- Dr Manuel Mendoza Department of Biogeography and Global Change National Museum of Natural History (MNCN) Spanish Scientific Council (CSIC) C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID Spain

Tuve que dejar, de momento, lo del "loop con matriz que cambia de nombre" por algo más urgente, y me salió otro problema. Hago un cmeans con el paquete e1071; cl<-cmeans(Data,i,20,verbose=F,method="cmeans",m=2) y me da este error: Error in apply(u, 1, which.max) : dim(X) must have a positive length. Estoy harto de usar esa línea de código, con dfs iguales a la

Gracias Carlos. Hasta donde yo entiendo si las hay: El argumento family puede ser: "gaussian" (for minimizing squared error); por lo que tiene que ser numérica "bernoulli" (logistic regression for 0-1 out-comes); binaria por narices "poisson" (count outcomes; requires the response to be a positive integer); numérica también, pues. La única podría ser

Gracias Marcelino. Si, (i in 1:length(GT)), lo he utilizado mil veces, pero se me sigue olvidando de una vez a otra. Lo iba a mirar, pero me centré primero en que me hiciera bien el mapa. He probado el for y me da este error: Error in aes(x = lon, y = lat, color = get(GT[i]), size = 2) + scale_colour_gradient(low = ("white"), : non-numeric argument to binary operator

Funciona, me crea una matriz en cada iteración, con un nombre que incluye el nº de la iteración. Me surge ahora el problema de que, dentro del mismo bucle la quiero convertir en df y ponerle nombre a las columnas, y como el nombre de la matriz es distinto cada vez, no sé cómo hacerlo. Supongo que se hará todo al crearla, pero no sé cómo. Un problema adicional es que las variables

Gracias a los tres, Raúl, Marcelino y Carlos. Lo del "get" de Marcelino me da la respuesta a lo que yo exactamente preguntaba, y funciona, pero ahora tengo problemas con el for, por lo que probablemente recurra al eval parse de Raúl o Carlos, que ya tienen el for. Aún así, lo intento 1º con el get. Con subset(df, subset=get(GT[i])>0) el problema es que en el for hago un

Hola de nuevo. Se me olvidaba la principal razón para utilizar gbm.step del paquete dismo. Como sabéis, los boosted si sobreajustan (a diferencia de los random forest o cualquier otro bootstrap) pero gbm.step hace validación cruzada para determinar el nº óptimo de árboles y evitarlo. Es fundamental. La opción que me queda, Carlos, es hacerlo con gbm, pero muchas veces, y usar el

Buenas tardes erreros. Tengo una variable que va de -20 a 40 y quiero crear otra, que vaya de 0 a 1, normal, que disminuya con su distancia a 20. El 0 se alcanzaría, p.e., a una distancia de 15, es decir, para valores menores de 5 y mayores de 35. Llevo más de una hora intentándolo pero no doy con la clave. Muchas gracias por vuestro tiempo, Manuel

Gracias Carlos, mi idea es construir un cono, un cilindro u otros cuerpos geométrico y luego graficarlos. Alguna idea de como empezar? Muchas gracias como siempre El lun., 19 de feb. de 2018 15:06, <r-help-es-request en r-project.org> escribió: > Envíe los mensajes para la lista R-help-es a > r-help-es en r-project.org > > Para subscribirse o anular su subscripción a

Hola erreros. A ver si alguien podría decirme qué son los dos ejes del plot que resulta de aplicar partialPlot en un Randomforest. Encuentro que: Partial dependence plot gives a graphical depiction of the marginal effect of a variable on the class probability (classification) or response (regression) que nos indica como varía la VR en función de la variable considerada, manteniendo el

Muy buenas. Quiero hacer un loop en el que en cada iteración se hace un subset con el que se queda con las muestras para la que cierta variable es positiva. Si hago esto, sale bien: df2<-subset(df, subset = var1>0) Pero he probado así (y de no sé cuantas formas más), antes de hacer el for, y no sale: GT<- c("var1","var2", ? ) df2<-subset(df,

Buenas, erreros; Quiero pasar unas tablas resumen (data.frame) para que las investigue otra gente. Necesitaría que puedan pinchar en una columna y que se ordene según los valores de esa columna y así columna a columna. Podría generar sin dificultad tantas tablas ordenadas como columnas tiene el df, pero no sería práctico para esta gente. Si hay alguna solución evidente y fácil, agradecería que la

Buenas, Eso pensé yo en un principio, que quería normalizar, pero fíjate que dice que el 1 tiene que ser el valor 20, y a partir de allí descender en ambos lados, si normaliza tendrá la variable centrada en 1, pero aquellos valores que sean mayores que 20 en la variable original, ahora seguirán siendo mayores de 1 y no como el pide menores. Xavi Missatge de Javier Marcuzzi

Buenas, En un conjunto de datos, llamado Datos, necesito quedarme con todas la observaciones del conjunto excepto con las observaciones que cumplan dos requisitos a la vez. Necesitaría tener todos los datos excepto cuando se de simultáneamente que: Datos$evolucionsi=0 y Datos$evolucionno=0. ¿Cómo lo filtaría? Muchas gracias

Perdón, volviéndolo a leer creo que lo he entendido mejor. En lugar de calcular la distancia a 20, calculala a tus limites exteriores. poniendo cero directamente los que sean mayores. Asi, miramos por cada punto que limite exterior le queda mas cercano (5 o 35). Si es inferior a 5 o superior a 35 ponemos cero directamente, en cualquier otro caso la distancia al punto que de los do este más próximo

Pues no lo sé. Es algo del código de RandomForest, supongo. Quoting Jesús Para Fernández <j.para.fernandez en hotmail.com>: > U es un dataframe? > > Obtener Outlook para Android<https://aka.ms/ghei36> > > ________________________________ > From: R-help-es <r-help-es-bounces en r-project.org> on behalf of > Manuel Mendoza <mmendoza en mncn.csic.es>

Estimados erreros, Estoy intentando entender como calcula el paquete dismo ( https://cran.r-project.org/web/packages/dismo/index.html) un coeficiente de variación. Os pongo un ejemplo: tmin <- c(10,12,14,16,18,20,22,21,19,17,15,12) # temperatura mínima media mensual de un año tmax <- tmin + 5 # temperatura máxima media mensual de un año prec <- c(0,2,10,30,80,160,80,20,40,60,20,0)