[R-br] Classificando novas amostras

[Marcus Nunes]

Olá, Graciliano

Qualquer modelo de classificação é, em teoria, capaz de fazer isso.
Regressão logística, naive bayes, random forest, SVM e similares servirão a
esse propósito. Só tome cuidado com o tamanho amostral mínimo que cada um
desses métodos exige.

Atenciosamente,
--
Marcus Nunes
Professor Adjunto
https://marcusnunes.me/
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Departamento de Estatística
Laboratório de Estatística Aplicada - http://lea.estatistica.ccet.ufrn.br
Curso de Big Data - https://introbigdata.org
Aplicações em Shiny - http://shiny.estatistica.ccet.ufrn.br


On Fri, Feb 5, 2021 at 5:47 PM Graciliano Galdino por (R-br) <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br> wrote:

> Olá a todos,
>
> Tenho uns dados de solo, que classificamos as amostras em grupo A e grupo
> B a partir de uma análise de ordenação de algumas variáveis
> fisico-quimicas. Eu queria saber se existe algum método onde eu consiga
> classificar as novas amostras em A ou B, sem precisar rodar os dados todos
> novamente. A ideia seria criar um modelo onde a nova amostra, a partir das
> características já estabelecidas dos grupos, fosse classificada em A ou B.
>
> Ces podem indicar algum caminho para seguir?
>
> Obrigado!
> --
> Graciliano Galdino A. dos Santos
> Biólogo
> Doutor em Ciências Florestais
> _______________________________________________
> R-br mailing list
> R-br em listas.c3sl.ufpr.br
> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
> código mínimo reproduzível.
>
-------------- Próxima Parte ----------
Um anexo em HTML foi limpo...
URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210205/0d39f0b5/attachment.html>