Es un leave one out. Con todas las muestras menos una se entrena el
algoritmo, se predice la categoría de la muestra que falta, y se añade
al vector, que finalmente incluye la predicción para todas las
muestras y sin que hayan sido utilizada para entrenar los modelos. Es
especialmente útil cuando hay pocas muestras y con una validación
cruzada k-fold, los entrenamientos se hacen con pocas muestras. Aunque
es una técnica común, este código lo acabo de diseñar yo, por lo que,
hasta que no analice los resultados no estoy seguro de que lo hace
bien. Supongo que sí.
Quoting Javier Marcuzzi <[email protected]>:
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 (<[email protected]>)
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 <[email protected]>:
> 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 <
> [email protected]> 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
>> Spain
>>
>> _______________________________________________
>> R-help-es mailing list
>> [email protected]
>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>
> --
> Sent from my phone. Please excuse my brevity and misspelling.
--
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
_______________________________________________
R-help-es mailing list
[email protected]
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
--
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
_______________________________________________
R-help-es mailing list
[email protected]
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
