[R-es] Gráficas 3D

Lun Feb 19 21:32:45 CET 2018

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 través de la WEB
>         https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
> O por correo electrónico, enviando un mensaje con el texto "help" en
> el asunto (subject) o en el cuerpo a:
>         r-help-es-request en r-project.org
>
> Puede contactar con el responsable de la lista escribiendo a:
>         r-help-es-owner en r-project.org
>
> Si responde a algún contenido de este mensaje, por favor, edite la
> linea del asunto (subject) para que el texto sea mas especifico que:
> "Re: Contents of R-help-es digest...". Además, por favor, incluya en
> la respuesta sólo aquellas partes del mensaje a las que está
> respondiendo.
>
>
> Asuntos del día:
>
>    1. Gráfica 3D (Andrés Hirigoyen)
>    2. Re:  gbm.step para clasificación no binaria (Manuel Mendoza)
>    3. Re: Gráfica 3D (Carlos Ortega)
>    4. Re:  gbm.step para clasificación no binaria (Carlos Ortega)
>    5. Re:  gbm.step para clasificación no binaria (Manuel Mendoza)
>
> ----------------------------------------------------------------------
>
> Message: 1
> Date: Mon, 19 Feb 2018 16:44:00 +0000
> From: Andrés Hirigoyen <andreshirigoyen en gmail.com>
> To: Lista R <r-help-es en r-project.org>
> Subject: [R-es] Gráfica 3D
> Message-ID:
>         <
> CAOaTypVZASi_LTfrSwcsz3SoXzntnUtXsDHaBT2yzv64R0n-zg en mail.gmail.com>
> Content-Type: text/plain; charset="utf-8"
>
> Buenas tardes ¿me recomiendan algún paquete para graficar objetos
> geométricos en 3D? Alguien ya hizo este tipo de gráficos?
>
> Muchas gracias
>
>         [[alternative HTML version deleted]]
>
>
>
>
> ------------------------------
>
> Message: 2
> Date: Mon, 19 Feb 2018 18:01:21 +0100
> From: Manuel Mendoza <mmendoza en mncn.csic.es>
> To: Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>
> Cc: "r-help-es en r-project.org" <r-help-es en r-project.org>
> Subject: Re: [R-es]  gbm.step para clasificación no binaria
> Message-ID:
>         <20180219180121.Horde.4LStqNNI0EIN9hWJghBdZg4 en webmail.csic.es>
> Content-Type: text/plain; charset="utf-8"; Format="flowed";
>         DelSp="Yes"
>
>
> 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 "laplace" (for minimizing absolute loss), pero me
> da este error: Error in while (delta.deviance > tolerance.test &
> n.fitted < max.trees) { :
>    missing value where TRUE/FALSE needed
>
> Supongo que loss se refiere a la función de pérdida, y como habla de
> deviance (la función de pérdida por defecto en gbm) pienso que también
> es para variable respuesta numérica, aunque no lo encontré por ningún
> lado. Por eso pregunté.
>
> Probaré sin indicar la family, a ver si funciona.
> Gracias,
> Manuel
>
>
> Quoting Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>:
>
> > Hola,
> >
> > No hay ninguna limitación en la ayuda de la función en este sentido.
> > Tan solo se indica que han de existir dos niveles en la variable
> > predictora, vaya que al menos sea binaria...
> > En la función en el parámetro "gbm.y" es donde indicas qué columna es la
> > predictora. No hay otro parámetro donde por otro lado le indiques si es
> un
> > modelo binario o multinominal...
> >
> > Saludos,
> > Carlos Ortega
> > www.qualityexcellence.es
> >
> >
> > 2018-02-19 14:03 GMT+01:00 Manuel Mendoza <mmendoza en mncn.csic.es>:
> >
> >> 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
> >>
> >> _______________________________________________
> >> 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
>
>
>
>
> ------------------------------
>
> Message: 3
> Date: Mon, 19 Feb 2018 18:07:12 +0100
> From: Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>
> To: Andrés Hirigoyen <andreshirigoyen en gmail.com>
> Cc: Lista R <r-help-es en r-project.org>
> Subject: Re: [R-es] Gráfica 3D
> Message-ID:
>         <CAOKbq8iWN+D0jKWwXXwQE_ax=
> Q4mUA9SdTY7tEqBZMMJucH_rg en mail.gmail.com>
> Content-Type: text/plain; charset="utf-8"
>
> Sí, mira esto...
> "plot3D" en la viñeta te ofrece hasta 50 posibilidades diferentes de
> representar un gráfico 3D...
>
> https://cran.r-project.org/web/packages/plot3D/vignettes/volcano.pdf
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
> El 19 de febrero de 2018, 17:44, Andrés Hirigoyen <
> andreshirigoyen en gmail.com
> > escribió:
>
> > Buenas tardes ¿me recomiendan algún paquete para graficar objetos
> > geométricos en 3D? Alguien ya hizo este tipo de gráficos?
> >
> > Muchas gracias
> >
> >         [[alternative HTML version deleted]]
> >
> > _______________________________________________
> > 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
>
>         [[alternative HTML version deleted]]
>
>
>
>
> ------------------------------
>
> Message: 4
> Date: Mon, 19 Feb 2018 18:09:47 +0100
> From: Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>
> To: Manuel Mendoza <mmendoza en mncn.csic.es>
> Cc: "r-help-es en r-project.org" <r-help-es en r-project.org>
> Subject: Re: [R-es]  gbm.step para clasificación no binaria
> Message-ID:
>         <
> CAOKbq8gbiJwxxRgbKnj0rbiHZ4g2bAO8oLyQbVEm+3bKCB8mhw en mail.gmail.com>
> Content-Type: text/plain; charset="utf-8"
>
> Hola,
>
> Sí, tienes razón...
> ¿No puedes usar la propia función "gbm" del paquete "gbm"?...
>
> Gracias,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
> El 19 de febrero de 2018, 18:01, Manuel Mendoza <mmendoza en mncn.csic.es>
> escribió:
>
> >
> > 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 "laplace" (for minimizing absolute loss), pero me da
> > este error: Error in while (delta.deviance > tolerance.test & n.fitted <
> > max.trees) { :
> >   missing value where TRUE/FALSE needed
> >
> > Supongo que loss se refiere a la función de pérdida, y como habla de
> > deviance (la función de pérdida por defecto en gbm) pienso que también es
> > para variable respuesta numérica, aunque no lo encontré por ningún lado.
> > Por eso pregunté.
> >
> > Probaré sin indicar la family, a ver si funciona.
> > Gracias,
> > Manuel
> >
> >
> >
> > Quoting Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>:
> >
> > Hola,
> >>
> >> No hay ninguna limitación en la ayuda de la función en este sentido.
> >> Tan solo se indica que han de existir dos niveles en la variable
> >> predictora, vaya que al menos sea binaria...
> >> En la función en el parámetro "gbm.y" es donde indicas qué columna es la
> >> predictora. No hay otro parámetro donde por otro lado le indiques si es
> un
> >> modelo binario o multinominal...
> >>
> >> Saludos,
> >> Carlos Ortega
> >> www.qualityexcellence.es
> >>
> >>
> >> 2018-02-19 14:03 GMT+01:00 Manuel Mendoza <mmendoza en mncn.csic.es>:
> >>
> >> 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
> >>>
> >>> _______________________________________________
> >>> 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
> >
> >
>
>
> --
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
>         [[alternative HTML version deleted]]
>
>
>
>
> ------------------------------
>
> Message: 5
> Date: Mon, 19 Feb 2018 18:57:39 +0100
> From: Manuel Mendoza <mmendoza en mncn.csic.es>
> To: Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>
> Cc: "r-help-es en r-project.org" <r-help-es en r-project.org>
> Subject: Re: [R-es]  gbm.step para clasificación no binaria
> Message-ID:
>         <20180219185739.Horde.AFdT7V8spGDZzyOKkCIZwQ2 en webmail.csic.es>
> Content-Type: text/plain; charset="utf-8"; Format="flowed";
>         DelSp="Yes"
>
>
> Bueno, primero te comento que si no le indico la family me hace
> Bernuilli y da error por no ser binaria.
>
> La razón de aplicar gbm.step del paquete dismo es que da una
> información fundamental, como la interacción entre las variables o los
> partial plots. La interacción te la representa en 3D y es super
> explicativo.
>
> El paquete randomforest también me da los partialplots y sale muy
> bien, pero me gustaría probar también con boosted. Lo haré con gbm,
> aunque no obtenga las interacciones.
>
> Gracias una vez más,
> Manuel
>
>
> Quoting Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>:
>
> > Hola,
> >
> > Sí, tienes razón...
> > ¿No puedes usar la propia función "gbm" del paquete "gbm"?...
> >
> > Gracias,
> > Carlos Ortega
> > www.qualityexcellence.es
> >
> > El 19 de febrero de 2018, 18:01, Manuel Mendoza <mmendoza en mncn.csic.es>
> > escribió:
> >
> >>
> >> 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 "laplace" (for minimizing absolute loss), pero me da
> >> este error: Error in while (delta.deviance > tolerance.test & n.fitted <
> >> max.trees) { :
> >>   missing value where TRUE/FALSE needed
> >>
> >> Supongo que loss se refiere a la función de pérdida, y como habla de
> >> deviance (la función de pérdida por defecto en gbm) pienso que también
> es
> >> para variable respuesta numérica, aunque no lo encontré por ningún lado.
> >> Por eso pregunté.
> >>
> >> Probaré sin indicar la family, a ver si funciona.
> >> Gracias,
> >> Manuel
> >>
> >>
> >>
> >> Quoting Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>:
> >>
> >> Hola,
> >>>
> >>> No hay ninguna limitación en la ayuda de la función en este sentido.
> >>> Tan solo se indica que han de existir dos niveles en la variable
> >>> predictora, vaya que al menos sea binaria...
> >>> En la función en el parámetro "gbm.y" es donde indicas qué columna es
> la
> >>> predictora. No hay otro parámetro donde por otro lado le indiques si
> es un
> >>> modelo binario o multinominal...
> >>>
> >>> Saludos,
> >>> Carlos Ortega
> >>> www.qualityexcellence.es
> >>>
> >>>
> >>> 2018-02-19 14:03 GMT+01:00 Manuel Mendoza <mmendoza en mncn.csic.es>:
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> >>> Hola erreros, ¿sabéis si gbm.step puede usarse para clasificación no
> >>>> binaria?
> >>>> Gracias
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