Gracias Carlos, la verdad es que me extrañaban varias cosas del código que propone. Ahora entiendo. He conseguido aplicar un xgboost a un problema de regresión, optimizando incluso los hiperparámetros con xgb.cv y expand.grid. Ahora estoy intentando aplicarlo para clasificación binaria y multiclase. Carlos Ortega ya me mandó algunos ejemplos de aplicación de xgboost pero si tú, o algún otro, conoce otros, me serían también de ayuda. Un saludo, Manuel
El dom, 7 feb 2021 a las 14:53, Carlos A. Crespo (<lvccre...@gmail.com>) escribió: > Hola Manuel; > Lo que estás viendo es código en Python y por eso no sabés cómo hacerlo en > R. > ¿Qué es lo que necesitas hacer? > > Saludos, > > El dom, 7 feb 2021 a las 10:46, Manuel Mendoza (< > mmend...@fulbrightmail.org>) escribió: > >> En la respuesta de la página: >> >> https://stats.stackexchange.com/questions/183984/how-to-use-xgboost-cv-with-hyperparameters-optimization >> empieza diciendo: >> >> from scipy import statsfrom xgboost import XGBClassifierfrom >> sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV, KFoldfrom >> sklearn.metrics import f1_score >> >> No sé bien lo que es ni cómo se hace. >> >> ¿alguien me lo podría decir? >> >> Gracias, >> >> Manuel >> >> [[alternative HTML version deleted]] >> >> _______________________________________________ >> R-help-es mailing list >> R-help-es@r-project.org >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> > [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es