[R-es] [data[,1]==1, 2]

[Manuel Mendoza]

Algo muy sencillo: ¿cómo leeríais esto [data[,1]==1, 2]?
Gracias



Quoting Manuel Mendoza <mmendoza en mncn.csic.es>:

> 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  
> "versicolor". Yo puse la variable entrecomillada, pensando que era  
> el nombre del eje x, pero he probado a poner otra cosa, y lo ignora;  
> lo he quitado y no afecta. Pensé que podría ser el valor de la  
> variable respuesta más esperado, en función del valor del predictor,  
> pero no se mueve en el mismo rango.
>
> Voy a ver el paquete pdp del que me hablas.
>
> Gracias nuevamente,
>
> Manuel
>
>
> Quoting Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>:
>
>> Hola,
>>
>> Ya es que la explicación de la función es un tanto oscura...
>>
>> Mira el ejemplo (clasificación):
>>
>>> data(iris)
>>> set.seed(543)
>>> iris.rf <- randomForest(Species~., iris)
>>> partialPlot(iris.rf, iris, Petal.Width, "versicolor")
>>
>> Y el gráfico que se produce:
>>
>> [image: Imágenes integradas 1]
>> El gráfico mide la variación de la probabilidad sobre una de las clases de
>> la variable target (en este caso la variable target es "Species" y la clase
>> es "versicolor") de acuerdo a cómo varía la variable de estudio, en este
>> caso "Petal.Width". El gráfico te indica que valores de Petal.Width
>> cercanos a 1.0 se obtiene el máximo de probabilidad de que Species sea
>> "versicolor".
>>
>> Y algo parecido para cuando tienes un modelo de "regresión".
>>
>> No sé ese "VR" que comentas en tu duda de dónde sale...
>>
>> Si estás interesado en este tema, mira también el paquete  "pdp".
>>
>> Gracias,
>> Carlos Ortega
>> www.qualityexcellence.es
>>
>>
>> El 7 de enero de 2018, 1:21, Manuel Mendoza <mmendoza en mncn.csic.es>
>> escribió:
>>
>>>
>>> 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 resto de variables fijas.
>>>
>>> No encuentro lo que es esa VR por ningún sitio (varianza?), ni la
>>> explicación de qué son los dos ejes.
>>>
>>> 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
>>>
>>> _______________________________________________
>>> R-help-es mailing list
>>> R-help-es en r-project.org
>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>>
>>
>>
>>
>> --
>> Saludos,
>> Carlos Ortega
>> www.qualityexcellence.es
>
>
> -- 
> 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
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es en r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es


-- 
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