Groupe des utilisateurs du logiciel R

[color] T'as raison d'insister sur les bons reflexes à adopter [/color], mais avec une petite explication en plus t'irais encore plus loin dans la démarche de faire progresser les autres (et je vois à travers tous tes messages que t'as les capacités de le faire. Sachant qu'il n'y a pas 500 personne...

Bonjour, Sinon tu peux faire comme ceci : #un jeu de données test dta <- as.data.frame(matrix(rnorm(1e3), 100)) dta[] <- lapply(dta, function(x) ifelse(x>2.2, NA, x)) f_summary <- function(dta) { res <- rbind(sapply(dta, fivenum), colMeans(dta, na.rm = T), colSums(is.na(dta)))[c(1:3, 6, 4:5,7),] col...

re, Je n'ai pas vraiment d'explication, mais dans un cas comme celui-là soit tu tombes sur des scénarios borderline qui font bugger la fonction gee, soit la fonction gee ne permet pas la parallélisation correctement. J'avais eu le cas d'une fonction codée en c qui n'était pas faite pour être lancer ...

Bonjour, Elles apparaissent bien, mais pas en noir parce que tu utilises beaucoup de transparence (70%), via l'argument alpha = 0.3. Du coup elles apparaissent plus grises que noir. Si tu changes la couleur de l'argument border, par exemple pour du vert, tu vois que ça change la donne. Si tu mets al...

Bonjour, Quelle est la taille de tes jeux de données qui posent problème et combien de temps as-tu laissé tourner tes modèles ? Je ne connaissais pas withTimeout, mais j'ai essayé avec un gee (sur un temps court) et ça à fonctionner. Si ça ne fonctionne pas dans la console, tu peux peut-être essayer...

Bonjour, Essaye en remplaçant la fonction f1 par celle-ci : f1 <- function(x) { rle1 <- rle(!is.na(x)) rle2 <- rle1 rle2$values[(rle1$lengths <= 3 & !rle1$values)] <- TRUE if(!rle1$values[1]) rle2$values[1] <- FALSE if(!rle1$values[length(rle1$values)]) rle2$values[1] <- FALSE x2 <- x x2[is.na(x...

Bonjour, Tu devrais trouver la réponse dans des posts plus anciens. https://forums.cirad.fr/logiciel-R/viewtopic.php?f=3&t=7813&p=36426&hilit=contraste#p36426 https://forums.cirad.fr/logiciel-R/viewtopic.php?f=3&t=7407&hilit=contraste (recherche contraste sur le forum) Pour ce qu...

Bonjour, tu peux essayer ça : f <- function (n) rep(c("character", "NULL"), c(2, n - 2)) fun <- function (file) { l1 <- readLines(file) n1 <- grep("^Date\tTime", l1) nc <- length(unlist(strsplit(l1[n1 + 1], "\t"))) l1 <- read.table(file, skip = n1 - 1, sep = &...

Bonjour,

Pour ce qui est d'estimer des densités ça va être tout de suite plus compliqué.
Tu peux faire un premier test assez simple, en jouant sur la transparence alpha = 0.x dans ton geom_line.
Normalement plus tes lignes vont se recouvrir et plus elles vont se foncer.

A voir.
Cordialement,
Maxime

Bonjour, Il vaut mieux essayer de travailler sur chaque séquence en entier, que de travailler sur chaque élément de la séquence. Ca permet d'enlever une des 2 boucles et de vectoriser un peu. Il y a surement plus optimal que ça et il y a surement dans des packages des fonctions pour repérer ce genre...

Bonjour, Ca ma parait un peu étrange d'utiliser une fonction pour utiliser la fonction elle même. De plus la classe des fonctions regroupe un très très grand panel d'objets qui ont tous des fonctionnements différents, alors que la fonction predict est normalement utilisée pour des objets qui sont de...

Bonjour, Ce qui se passe après, c'est qu'au lieu de faire des prédictions avec les bonnes valeurs, les bons numéros de catégories, tu fais des prédictions avec des valeurs qui ne correspondent pas. C'est ce tableau qui a été mal transcrit qui est utilisé pour obtenir les prédictions pour chaque arbr...

re, # 1er cas de figure x <- factor(new_data$HomeTeam)[1:10] levels(x) [1] "Lille" "Lyon" "Marseille" "Monaco" "PSG" "Rennes" match("Rennes", levels(x)) [1] 6 # si on regarde les 10 valeurs match(x, levels(x)) [1] 6 5 2 5 2 5 4 5 ...

re, Le problème vient de la gestion des facteurs par les fonctions randomForest et predict.randomForest. C'est un point que tu peux signaler au mainteneur. Dans tes deux tableaux, les variables catégorielles ne sont pas stockées sous forme de facteurs mais de charactères. Et c'est de là ou vient le ...

Bonjour, Attention, comme il l'a déjà été précisé dans le fil de cette discussion la fonction predict est une fonction "générique". Autrement dit elle va chercher la fonction "predict.classe" qui est rattachée à la classe de ton objet et si elle n'en trouve pas cherchera la fonct...