Publications by Jaime Isaac
Ejemplo 1 Análisis del Discriminante en Python
library(reticulate) data_discrim={'y':[0,0,0,0,0,1,1,1,1,1], 'x1':[4,3,3,2,2,8,7,5,3,3], 'x2': [2,1,2,2,5,3,4,5,4,2] } import pandas as pd df_discrim=pd.DataFrame(data_discrim) df_discrim ## y x1 x2 ## 0 0 4 2 ## 1 0 3 1 ## 2 0 3 2 ## 3 0 2 2 ## 4 0 2 5 ## 5 1 8 3 ## 6 1...
659 sym R (2675 sym/41 pcs)
Análisis del Discriminante Lineal de la dataset iris en Python
library(reticulate) #py_install("matplotlib") #LOAD NECESSARY LIBRARIES from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn import datasets import...
27 sym R (2516 sym/21 pcs) 1 img
Análisis discriminante lineal (LDA) y análisis discriminante cuadrático (QDA) en R
Análisis discriminante lineal (LDA) y análisis discriminante cuadrático (QDA) en R. Análisis discriminante lineal Idea Intuitiva. El Análisis Discriminante Lineal o Linear Discrimiant Analysis (LDA) es un método de clasificación supervisado de variables cualitativas en el que dos o más grupos son conocidos a priori y nuevas observacione...
28121 sym R (20861 sym/119 pcs) 63 img 4 tbl
Sarima en R ejemplo A
library(tseries) ## Registered S3 method overwritten by 'quantmod': ## method from ## as.zoo.data.frame zoo library(forecast) y <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/mariocastro73/ML2020-2021/master/datasets/elec-demand.csv') y <- ts(y$x,start=1975,frequency = 12) head(y,30) ## Jan Feb Mar ...
68 sym R (5487 sym/48 pcs) 13 img
Identificación de un SARIMA en Rstudio
library(forecast) ## Registered S3 method overwritten by 'quantmod': ## method from ## as.zoo.data.frame zoo library(fpp2) ## -- Attaching packages ---------------------------------------------- fpp2 2.4 -- ## v ggplot2 3.3.3 v expsmooth 2.3 ## v fma 2.4 ## # SARIMA(1,1,1)(1,1,1)4 set.seed(123) ggtsdisplay(euret...
43 sym R (5522 sym/30 pcs) 8 img
Logistica Multinomial en Rstudio
La regresión multinomial es una extensión de la regresión logística binomial. El algoritmo nos permite predecir una variable dependiente categórica que tiene más de dos niveles. Como cualquier otro modelo de regresión, la salida multinomial se puede predecir usando una o más variables independientes. Las variables independientes pueden se...
5626 sym R (3646 sym/23 pcs)
Modelos para datos de recuento excesivamente dispersos en R
Modelos para datos de recuento excesivamente dispersos. Usamos datos de Long (1990) sobre el número de publicaciones producidas por Ph.D. bioquímicos para ilustrar la aplicación de modelos de Poisson, Poisson excesivamente disperso, binomial negativa y Poisson inflado cero. Las variables en el conjunto de datos son Variable Descripción art...
13331 sym R (8890 sym/61 pcs) 1 img 1 tbl
Introducción a las series temporales univariantes en Python
library(reticulate) #py_install("numpy") py_install("seaborn") py_install("scipy") Importando paquetes. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() Importando los datos. import pandas as pd raw_csv_data=pd.read_csv("E:/Index2018.csv") df_comp=raw_csv_data.copy() Examinando l...
154 sym R (6247 sym/34 pcs) 4 img
Pronosticando casos de coronavirus usando Prophet en R
Pronosticando casos de coronavirus usando Prophet. #Call the Packages library(prophet) ## Loading required package: Rcpp ## Loading required package: rlang library(tidyverse) ## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 -- ## v ggplot2 3.3.3 v purrr 0.3.4 ## v tibble 3.1.1 v dplyr 1.0.6 ## v ti...
107 sym R (2628 sym/27 pcs) 2 img
Objeto serie temporal en Python
library(reticulate) 1 Importando los paquetes. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2 Importando la data. raw_csv_data = pd.read_csv("E:/Index2018.csv") df_comp=raw_csv_data.copy() df_comp.describe() ## spx dax ftse nikkei ## count 6269.000000 6269.000000 6269.00...
354 sym R (7191 sym/47 pcs)