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 _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.

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Ok ! On Wed, Dec 4, 2019 at 11:27 AM Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com> wrote:

Cesar,

De fato não é uma validação cruzada, mas um *hold out*. Mas entendi que aquilo é apenas um ciclo do loop como CMR. Já que apontou, dado o pouco que sei, o mesmo modelo poderia ser ajustado com a lme4::lmer() ou a nlme::lme().

À disposição. Walmes.