[R-es] crear un vector con las categorías

Carlos Ortega co| @end|ng |rom qu@||tyexce||ence@e@
Mar Feb 19 14:15:01 CET 2019


Ah, me acabo de dar cuenta que ya habías respondido a lo del LOOV...
Sí, para guardar la categoría simplemente tienes que guardar la predicción
como "character()".

Como ejemplo:

#--------------------
library(rpart)
data <- iris

preds <- {}

for (i in 1:nrow(data)) {
  print(i)
  training <- data[-i, ]

  fitrp <- rpart(Species ~ .,data=training, cp=0)

  Pred <- predict(fitrp,data[i,], type="class")

  preds[i] <- *as.character*(Pred)

}
#-------------------

Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

El mar., 19 feb. 2019 a las 13:21, Manuel Mendoza (<mmendoza using mncn.csic.es>)
escribió:

> Hola Carlos ¿sabes tú qué se puede hacer para que añada la categoría
> en vez del nº al que corresponde?
>
>
> Quoting Carlos Ortega <cof using qualityexcellence.es>:
>
> > 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
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >>
> >> >> >> .
> >> >> >>
> >> >> >> --
> >> >> >> Dr Manuel Mendoza
> >> >> >> Department of Biogeography and Global Change
> >> >> >> National Museum of Natural Science (MNCN)
> >> >> >> Spanish Scientific Council (CSIC)
> >> >> >> C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID
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> >> >> > Sent from my phone. Please excuse my brevity and misspelling.
> >> >>
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