[R-es] CV en R

[Jesús Para Fernández]

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....





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De: Isidro Hidalgo Arellano <ihidalgo en jccm.es>
Enviado: viernes, 2 de junio de 2017 11:59
Para: 'Jesús Para Fernández'; r-help-es en r-project.org
Asunto: RE: [R-es] CV en R

No, no. Si construyes el modelo con todos los datos, explícame para qué te
ha servido la validación cruzada... ¿Sólo para saber si funciona mejor SVM o
RF con ese conjunto de datos? Eso es insuficiente.
Cuando construyes un modelo, lo haces entrenando con datos que el modelo NO
VE, ahí está la gracia...
Te tienes que quedar con el mejor modelo entrenado. Y después ver cómo te
funciona en la vida real, es decir, con nuevos datos que el modelo NO HA
VISTO.

Un saludo.


Isidro Hidalgo Arellano
Observatorio del Mercado de Trabajo
Consejería de Economía, Empresas y Empleo
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-----Mensaje original-----
De: R-help-es [mailto:r-help-es-bounces en r-project.org] En nombre de Jesús
Para Fernández
Enviado el: viernes, 02 de junio de 2017 11:48
Para: r-help-es en r-project.org
Asunto: [R-es] CV en R

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

modelo.rf<-randomForest(respuesta~,train)

prediccion<-predict(modelo.rf,test)

fp<-table(prediccion,test$respuesta)[2,1]
fn<-table(prediccion,test$respuesta)[1,2]
error<-(fp+fn)/nrow(train.balanceado)
resultado<-rbind(resultado,data.frame(error=error,modelo="rf"))

#modelo SVM


modelo.svm<-svm(respuesta~,train)

prediccion<-predict(modelo.svm,test)

fp<-table(prediccion,test$respuesta)[2,1]
fn<-table(prediccion,test$respuesta)[1,2]
error<-(fp+fn)/nrow(train.balanceado)
resultado<-rbind(resultado,data.frame(error=error,modelo="svm"))

}


Mi pregunta es la siguiente. Si el modelo de RF es mejor, como me quedo con
el modelo final? Tengo que crear el modelo de nuevo, sin tener en cuenta el
train?


modelo.final<-randomForest(respuesta~.,datos)


Gracias!!!!




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