Displaying 20 results from an estimated 1000 matches similar to: "Subset dentro de un for"
2018 Dec 12
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Subset dentro de un for
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
2018 Dec 12
2
Subset dentro de un for
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
2018 Jun 24
2
loop con matriz que cambia de nombre
Gracias Javier, pero creo que si no consigo que me lo haga todo de una
vez con un loop, me merece más la pena hacerlo como hasta ahora, una a
una.
Manuel
Quoting Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>:
> Estimado Manuel Mendoza
>
> No sería lo ideal, pero de pronto podría ir guardando en json, que es una
> forma no estructurada, luego toma los datos
2018 Jun 22
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loop con matriz que cambia de nombre
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
2018 Jun 25
2
loop con matriz que cambia de nombre
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
2018 Jun 23
2
loop con matriz que cambia de nombre
Bien, Carlos, lo de ir metiendo las dfs en una lista parece buena
idea, y después puedo fusionarlas con un cbind, tal y como hago ahora
mismo, después de crear cada una de ellas independientemente. Son 9
dfs, y obtener cada una de ellas toma bastante tiempo de computación.
Lo que quiero es que me haga las 9 en un loop. El problema es que si
no les pone nombres distintos a las variables,
2018 Jun 22
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loop con matriz que cambia de nombre
Buenos días. Quiero hacer un for (j), anidado en otro for (i). En el
2º for, en cada iteración ha de crear una matriz vacía: mat <-
matrix(nrow=nrow(data),ncol=19) pero llamándola de forma distinta cada
vez. El nombre ha de ser: paste("D",i,colnames(Data[j]),sep=""). Llevo
un rato haciendo pruebas pero no me sale. A ver si alguien pudiera
ayudarme,
gracias,
Manuel
2018 Nov 14
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Los puntos no tapen el mapa hecho ggplot
Buenos días. Hago mis mapas con el código que os copio abajo, pero me
gustaría que me dibujase las líneas del mapa después de poner los
puntos para que se vean. Puedo hacer los puntos más pequeños, pero
entonces quedan separados y yo quiero que rellenen el mapa.
Gracias, como siempre,
Manuel
print(ggplot(legend=FALSE)+geom_path(data=map_data('world'),
aes(x=long,
2019 Sep 20
2
ggplot con gradientes complejos
Gracias Emilio. Si, son asimétricos porque se mueven en rangos distintos.
De hecho, miden cosas distintas, pero una muestra no puede ser positiva y
negativa a la vez. Me planteo multiplicar las positivas por 2 y al editar
el mapa corregirlo para que indique los valores reales. Eso funcionaría,
pero son muchos mapas y quizás haya una función en ggplot que evite el
problema directamente.
Manuel
El
2019 Sep 20
2
ggplot con gradientes complejos
No sé muy bien, Carlos, como hacerlo, pero no parece más sencillo que lo de
multiplicar por 2 los positivos y después editar el mapa.
De lo que decías, Emilio, de cambiar el color del punto central creo que
haría más confusa la interpretación.
El vie., 20 sept. 2019 a las 10:33, Carlos Ortega (<cof en qualityexcellence.es>)
escribió:
> Hola,
>
> Una alternativa que suele
2019 Sep 19
2
ggplot con gradientes complejos
Muy buenas. Quiero hacer un mapa que me pinte en azul los valores negativos
y en rojo los positivos. Los negativos llegan hasta -400 y los positivos
hasta 200. Si pongo limits=c(-200, 200), me colorea bien los positivos
(rojo), pero los negativos por debajo de -200 me los pone gris. Si pongo
limits=c(-400, 200), me colorea bien los negativos (azul), pero los
positivos apenas se ven. Necesito que
2018 May 31
2
predicciones sobre el OOB de randomForest
Gracias Carlos. No uso caret, pero lo miraré.
Quoting Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>:
> Hola,
>
> Creo que si utilizas "caret" y en la función "trainControl()" defines "oob"
> como criterio de randomización, puedes luego recuperar del objeto del
> modelo, las predicciones individuales...
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
>
2019 Feb 19
2
crear un vector con las categorías
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
>
2019 Feb 18
3
crear un vector con las categorías
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,
2018 Feb 19
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gbm.step para clasificación no binaria
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
2018 Apr 14
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Encontrar el más votado
Gracias Carlos J., sale bien, pero me transforma las 6 categorías en
números del 1 al 6
¿sabes cómo evitarlo?
Quoting "Carlos J. Gil Bellosta" <cgb en datanalytics.com>:
> apply(data, 1, function(x) which.max(table(x)))
>
> El sáb., 14 abr. 2018 a las 19:54, Manuel Mendoza (<mmendoza en mncn.csic.es>)
> escribió:
>
>>
>> Buenas tardes de
2018 Feb 19
3
gbm.step para clasificación no binaria
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
2018 Jun 27
2
error en un cmeans
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>
2019 Jun 30
3
¿cómo puedo cambiar mi email para esta lista de correo?
¿cómo puedo cambiar mi email para esta lista de correo?
--
Dr Manuel Mendoza
Department of Biogeography and Global Change
National Museum of Natural Science (MNCN)
Spanish Scientific Council (CSIC)
C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID
Spain
2018 Jan 17
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Random Forests
Buenas tardes a todos. El paquete randomForest tiene la función
treesize, que es el nº de nodos. Me dan valores realmente elevados (en
torno a 1000), y eso me parece extraño. ¿sabéis si es así?
Gracias,
Manuel
--
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