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
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


On Fri, Feb 5, 2021 at 5:47 PM Graciliano Galdino por (R-br) <r-br@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
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