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 <[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
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
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>>
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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
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