Gente 🤔. . .

Os competentes scripts apresentados não me parecem validação cruzada. . . apenas uma validação de um modelo com um conjunto seperado de dados dos de treino.

Na validação cruzada deve-se fazer a quebra em dados de treino e teste em n "dobras" (folds) e os resultados das n validações, aí sim, cruzadas devem gerar um modelo "médio" ou mais adaptado a partir de alguma métrica para o tipo de modelagem.

Maiores detalhes de natureza prática podem ser obtidas da página github do pacote R caret e de natureza teórica em obras sobre o assunto, que para uma abordagem sintética, recomendo a de Friedman, Hastie & Tibshirani "The Elements of Statistical Learning", subcapítulo 7.10 "Cross-Validation"

HTH
--
Cesar Rabak


On Tue, Dec 3, 2019 at 11:18 AM Andre Oliveira por (R-br) <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
Obrigado pela Walmes! 

Mauro, os dados PlodiaPO estão ai sim! 
att,.
André 


att,.
André 


Em segunda-feira, 2 de dezembro de 2019 19:02:00 BRT, Mauro Sznelwar por (R-br) <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:


Nâo colocou o data set PlodiaPO!
 
 
boa noite, 
estou com dificuldades fazer a validação cruzada de modelos gerados com as bibliotecas sommer e MCMCglmm. Alguém do grupo que tenha experiência poderia ma dar uma ajuda? 

Segue o CMR

# Dados 
require(MCMCglmm)
data(PlodiaPO) 
str(PlodiaPO)
 
# Divisão dos dados 
library(caTools)
divisao = sample.split(PlodiaPO$PO, SplitRatio = 0.75)
conj_treinamento = subset(PlodiaPO,divisao==TRUE)
conj_validacao = subset(PlodiaPO$PO,divisao==FALSE)
 
 
# Modelo 
require(sommer)
fit=mmer(PO ~ 1, random = ~ FSfamily, data=conj_treinamento)
summary(fit)
 
# Validação ???
pred=predict(fit, new_data = conj_validacao, classify = "FSfamily")
pred
 
 
 
att,.
André 
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