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

[Carlos Ortega]

Hola,


   - *[data[,1] ==1, 2]*
   - Esto no tiene sentido...
   - si lo que querías decir era *data[data[,1] == 1, 2] *....mira el
   ejemplo y lo destacado...


> data <- data.frame(
+                        x = sample(c(0,1),10, replace = TRUE),
+                        y = sample(c(0,1),10, replace = TRUE)
+                   )
> data
   x y
1  0 1
2  0 1
3  0 0
4  *1 0*
5  *1 1*
6  *1 1*
7  0 0
8  0 1
9  0 1
10 0 1
> data[data[,1]==1, 2]
[1] 0 1 1

Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es



El 1 de febrero de 2018, 19:04, Manuel Mendoza <mmendoza en mncn.csic.es>
escribió:

>
> 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
>>>
>>
>>
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>> Dr Manuel Mendoza
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>
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>



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Carlos Ortega
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