[R-es] crear un vector con las categorías

[Carlos Ortega]

Es una forma de hacer el LOOV (Leave One Out Validation).

Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

El mar., 19 feb. 2019 a las 12:45, Manuel Mendoza (<mmendoza using mncn.csic.es>)
escribió:

> 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 using gmail.com>:
>
> > Estimado Manuel Mendoza
> >
> > Con sus datos y a modo de curiosidad, ¿que pasa en  training <- data[-i,
> ]?
> >
> > Javier Rubén Marcuzzi
> >
> > El lun., 18 feb. 2019 a las 19:39, Manuel Mendoza (<
> mmendoza using mncn.csic.es>)
> > escribió:
> >
> >> 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 using gmail.com>:
> >>
> >> > Estimado Manuel,
> >> >
> >> > Debes definir ecsta como factor usando, por ejemplo,
> >> >
> >> > factor(ecsta, levels = ...)
> >> >
> >> > antes de ajustar el modelo.
> >> >
> >> > Dale una mirada a
> >> >
> >> > ?factor
> >> >
> >> > para má detalles.
> >> >
> >> > Saludos,
> >> > Jorge.-
> >> >
> >> > El El lun, 18 de feb. de 2019 a las 1:03 p. m., Manuel Mendoza <
> >> > mmendoza using mncn.csic.es> escribió:
> >> >
> >> >>
> >> >> Buenas tardes, tengo un loop que hace un árbol de clasificación cada
> >> >> vez y va creando un vector con una predicción que hace. Son 4
> >> >> categorías (pongamos a, b, c y d), pero en vez de ir añadiendo la
> >> >> categoría predicha me añade al vector el nº (del 1 al 4) al que
> >> >> corresponde esa categoría. Supongo que se puede hacer que añada la
> >> >> categoría (la letra), pero no sé cómo.
> >> >>
> >> >> preds <- {}
> >> >>
> >> >> for (i in 1:nrow(data)) {
> >> >>
> >> >>    training <- data[-i, ]
> >> >>
> >> >>    fitrp <- rpart(ecsta ~ .,data=training, cp=0)
> >> >>
> >> >>    Pred <- predict(fitrp,data[i,], type="class")
> >> >>
> >> >>    preds[i] <- Pred
> >> >>
> >> >> }
> >> >>
> >> >> Gracias como siempre,
> >> >> Manuel
> >> >>
> >> >>
> >> >>
> >> >>
> >> >>
> >> >>
> >> >>
> >> >>
> >> >>
> >> >>
> >> >>
> >> >>
> >> >>
> >> >>
> >> >>
> >> >>
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> >> >> .
> >> >>
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> >> >> 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
> >> >>
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> >> >> R-help-es using r-project.org
> >> >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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> >> > Sent from my phone. Please excuse my brevity and misspelling.
> >>
> >>
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