[R-br] Validação cruzada

[Cesar Rabak]

Gente 🤔. . .

Os competentes *scripts* apresentados *não* me parecem validação cruzada. .
. apenas uma validação de um modelo com um conjunto seperado de dados dos
de treino.

Na validação cruzada deve-se fazer a quebra em dados de treino e teste em n
"dobras" (*folds*) e os resultados das n validações, *aí sim*, cruzadas
devem gerar um modelo "médio" ou mais adaptado a partir de alguma métrica
para o tipo de modelagem.

Maiores detalhes de natureza *prática* podem ser obtidas da página github
do pacote R caret e de natureza teórica em obras sobre o assunto, que para
uma abordagem sintética, recomendo a de Friedman, Hastie & Tibshirani "The
Elements of Statistical Learning", subcapítulo 7.10 "Cross-Validation"

HTH
--
Cesar Rabak


On Tue, Dec 3, 2019 at 11:18 AM Andre Oliveira por (R-br) <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br> wrote:

> Obrigado pela Walmes!
>
> Mauro, os dados *PlodiaPO* estão ai sim!
> att,.
> André
>
>
> att,.
> André
>
>
> Em segunda-feira, 2 de dezembro de 2019 19:02:00 BRT, Mauro Sznelwar por
> (R-br) <r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>
>
> Nâo colocou o data set PlodiaPO!
>
>
> boa noite,
> estou com dificuldades fazer a validação cruzada de modelos gerados com as
> bibliotecas sommer e MCMCglmm. Alguém do grupo que tenha experiência
> poderia ma dar uma ajuda?
>
> *Segue o CMR*
>
> # Dados
> require(MCMCglmm)
> data(PlodiaPO)
> str(PlodiaPO)
>
> # Divisão dos dados
> library(caTools)
> divisao = sample.split(PlodiaPO$PO, SplitRatio = 0.75)
> conj_treinamento = subset(PlodiaPO,divisao==TRUE)
> conj_validacao = subset(PlodiaPO$PO,divisao==FALSE)
>
>
> # Modelo
> require(sommer)
> fit=mmer(PO ~ 1, random = ~ FSfamily, data=conj_treinamento)
> summary(fit)
>
> # Validação ???
> pred=predict(fit, new_data = conj_validacao, classify = "FSfamily")
> pred
>
>
>
> att,.
> André
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