Re: [R-es] Error: protect(): protection stack overflow
Estimado Manuel Mendoza
Puede ser que a usted no le sea de utilidad, pero cuándo nombran genes y
evalúan, yo siempre de acuerdo del libro Introducción a la Genética
Cuantitativa, de Falconer. Digo esto porque la expresión que usted nombra puede
ser por deriva genética y no por un efecto real del gen.
Un abrazo
Javier Rubén Marcuzzi
> El 29 may. 2023, a las 06:18, Manuel Mendoza
> escribió:
>
> Gracias Carlos e Isidro, finalmente utilicé el propio XgBoost para
> seleccionar las variables con las que hacer el RF. Había 47, de las casi
> 55.000, que mostraban una ganancia superior que el resto, así que hice el
> RF con esas sin problema. La idea original era aplicar RF para seleccionar
> las variables más importantes por su contribución a la predicción,
> utilizando meandecraseaccuracy, y es lo que hice, aunque partiendo de esas
> 47. Resultó que con tan solo 5 genes puedo predecir la malignidad de
> tumores (neurofibromas) con una sensibilidad del 98%. Un hallazgo
> interesante.
> Gracias de nuevo,
> Manuel
>
> El dom, 28 may 2023 a las 21:58, Carlos Ortega ()
> escribió:
>
>> Hola Manuel,
>>
>> "ranger" paraleliza de forma automática, usando todos los cores que
>> tienes. Está bastante optimizado...
>>
>> El que se quede sin memoria, puede tener que ver, tanto por el número de
>> columnas que comentas, como que alguna de tus variables (o varias) si es
>> categórica y tiene múltiples niveles esas 54973 columnas pueden aumentar
>> mucho ("ranger" hace un one-hot interno).
>>
>> Y si el problema son las columnas. ¿Tienes que usar todas las columnas?.
>> Puedes plantearte alguna alternativa para seleccionar las variables
>> importantes. El paquete "Boruta" es uno de ellos, pero también puedes hacer
>> diferentes modelos en modo "boostrap" seleccionado diferentes columnas para
>> ver con cuáles quedarte al final.
>>
>> Y otra alternativa cuando tienes problemas de memoria, es usar H2O
>> Gestiona muy bien la memoria.
>>
>> Gracias,
>> Carlos.
>>
>> El dom, 28 may 2023 a las 13:29, Manuel Mendoza (<
>> mmend...@fulbrightmail.org>) escribió:
>>
>>> Muy buenas, estoy aplicando random forest a una df de 256 filas y 54973
>>> columnas y me quedo sin memoria. He probado con randomForest y con ranger,
>>> y con los dos pasa. ¿Tenéis alguna solución para esto (que no sea
>>> comprarse
>>> un ordenador más potente:-) ?. Pude aplicar XgBoost, incluso cerca de 2000
>>> veces (unas 16 horas), para optimizar los hiperparámetros con una rejilla
>>> de búsqueda, pero XgBoost utiliza varios núcleos a la vez. No sé si hay
>>> forma de hacer que randomForest o ranger utilicen más núcleos. Cualquier
>>> otra solución sería buena, claro.
>>> Gracias,
>>> Manuel
>>>
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>> Saludos,
>> Carlos Ortega
>> www.qualityexcellence.es
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[R-es] Trabajar con variables JSON
Hola a todos
Tengo una variable ‘medios', sacada de un JSON con la siguiente forma:
{'A': 2406, 'A1': 'Casa', 'media': [{'id': 1021, 'id_type': 7, 'type': None,
'url': 'https://www.aaa1.com', 'from_date': 12}, {'id': 1036, 'id_type': 3,
'type': None, 'url': 'https://bbb1.com', 'from_date': 12}, {'id': 1037,
'id_type': 6, 'type': None, 'url': 'https://ccc1.com', 'from_date': 12}]}
{'B': 2407, 'A1': 'Casa', 'media': [{'id': 1022, 'id_type': 7, 'type': None,
'url': 'https://www.aaa2.com', 'from_date': 13}, {'id': 1036, 'id_type': 3,
'type': None, 'url': 'https://bbb2.com', 'from_date': 13}, {'id': 1037,
'id_type': 6, 'type': None, 'url': 'https://ccc2.com', 'from_date': 13}]}
…..
La variable se carga como “character”.
La duda es esta, necesitaría extraer de cada fila las tres ‘url’ y meterlas en
tres columnas distintas. Primero las convierto en JSON para trabajar con
jsonlite, con toJSON, y luego utilizo
data <- jsonlite::fromJSON(json_str) para intentar entrar en ella con
media_list <- data$medios, pero siempre me da el "error $ operator is invalid
for atomic vectors”
Me podríais ayudar
Gracias
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Re: [R-es] Error: protect(): protection stack overflow
Qué lindo participar desde la ventana de tu descubrimiento.
Te deseo que tengás un buen camino llevándolo adelante, por el bien de
tantos.
Hau idatzi du Manuel Mendoza (mmend...@fulbrightmail.org) erabiltzaileak
(2023 mai. 29(a), al. (11:19)):
> Gracias Carlos e Isidro, finalmente utilicé el propio XgBoost para
> seleccionar las variables con las que hacer el RF. Había 47, de las casi
> 55.000, que mostraban una ganancia superior que el resto, así que hice el
> RF con esas sin problema. La idea original era aplicar RF para seleccionar
> las variables más importantes por su contribución a la predicción,
> utilizando meandecraseaccuracy, y es lo que hice, aunque partiendo de esas
> 47. Resultó que con tan solo 5 genes puedo predecir la malignidad de
> tumores (neurofibromas) con una sensibilidad del 98%. Un hallazgo
> interesante.
> Gracias de nuevo,
> Manuel
>
> El dom, 28 may 2023 a las 21:58, Carlos Ortega ( >)
> escribió:
>
> > Hola Manuel,
> >
> > "ranger" paraleliza de forma automática, usando todos los cores que
> > tienes. Está bastante optimizado...
> >
> > El que se quede sin memoria, puede tener que ver, tanto por el número de
> > columnas que comentas, como que alguna de tus variables (o varias) si es
> > categórica y tiene múltiples niveles esas 54973 columnas pueden aumentar
> > mucho ("ranger" hace un one-hot interno).
> >
> > Y si el problema son las columnas. ¿Tienes que usar todas las columnas?.
> > Puedes plantearte alguna alternativa para seleccionar las variables
> > importantes. El paquete "Boruta" es uno de ellos, pero también puedes
> hacer
> > diferentes modelos en modo "boostrap" seleccionado diferentes columnas
> para
> > ver con cuáles quedarte al final.
> >
> > Y otra alternativa cuando tienes problemas de memoria, es usar H2O
> > Gestiona muy bien la memoria.
> >
> > Gracias,
> > Carlos.
> >
> > El dom, 28 may 2023 a las 13:29, Manuel Mendoza (<
> > mmend...@fulbrightmail.org>) escribió:
> >
> >> Muy buenas, estoy aplicando random forest a una df de 256 filas y 54973
> >> columnas y me quedo sin memoria. He probado con randomForest y con
> ranger,
> >> y con los dos pasa. ¿Tenéis alguna solución para esto (que no sea
> >> comprarse
> >> un ordenador más potente:-) ?. Pude aplicar XgBoost, incluso cerca de
> 2000
> >> veces (unas 16 horas), para optimizar los hiperparámetros con una
> rejilla
> >> de búsqueda, pero XgBoost utiliza varios núcleos a la vez. No sé si hay
> >> forma de hacer que randomForest o ranger utilicen más núcleos. Cualquier
> >> otra solución sería buena, claro.
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> >> Manuel
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Juan Abasolo, PhD
Hizkuntzaren eta Literaturaren Didaktika Saila | EUDIA ikerketa taldea
Bilboko Hezkuntza Fakultatea
Euskal Herriko Unibertsitatea UPV/EHU
Sarriena auzoa z/g 48940 - Leioa (Bizkaia)
T : (+34) 94 601 7567
Telegram: @JuanAbasolo
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