[R-br] Não carrega o biblioteca - lmer4

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[R-br] Não carrega o biblioteca - lmer4

R-br mailing list
boa noite,
de uma hora para outra não consigo carregar a biblioteca lme4.
Alguém tem alguma sugestão de ajuda?  (estou usando win10)

require(lmer4)
Carregando pacotes exigidos: lmer4
Warning message:
In library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE, logical.return = TRUE,  :
  there is no package called ‘lmer4’


att., 
André 

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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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Re: [R-br] Não carrega o biblioteca - lmer4

R-br mailing list
boa noite

reinstale o package.

o erro diz: "aqui não há um pacote chamado lmer4"

att.
Jersiton



Sent from my Samsung Galaxy smartphone.


-------- Original message --------
From: "Andre Oliveira por (R-br)" <[hidden email]>
Date: 9/1/19 20:34 (GMT-03:00)
To: "a lista Brasileira oficial de discussão do programa R." <[hidden email]>
Cc: Andre Oliveira <[hidden email]>
Subject: [R-br] Não carrega o biblioteca - lmer4

boa noite,
de uma hora para outra não consigo carregar a biblioteca lme4.
Alguém tem alguma sugestão de ajuda?  (estou usando win10)

require(lmer4)
Carregando pacotes exigidos: lmer4
Warning message:
In library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE, logical.return = TRUE,  :
  there is no package called ‘lmer4’


att., 
André 

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Re: [R-br] Não carrega o biblioteca - lmer4

R-br mailing list
Boa noite, obrigado pela reposta! 
Já havia instalado o R e a lme4.
Resolvi assim:
rm(list=ls(all=TRUE))
rm(list=ls()) 
gc(reset = TRUE)



att,.
André 


Em domingo, 1 de setembro de 2019 20:50:54 GMT-3, Jersiton Tiago Pereira Matos por (R-br) <[hidden email]> escreveu:


boa noite

reinstale o package.

o erro diz: "aqui não há um pacote chamado lmer4"

att.
Jersiton



Sent from my Samsung Galaxy smartphone.


-------- Original message --------
From: "Andre Oliveira por (R-br)" <[hidden email]>
Date: 9/1/19 20:34 (GMT-03:00)
To: "a lista Brasileira oficial de discussão do programa R." <[hidden email]>
Cc: Andre Oliveira <[hidden email]>
Subject: [R-br] Não carrega o biblioteca - lmer4

boa noite,
de uma hora para outra não consigo carregar a biblioteca lme4.
Alguém tem alguma sugestão de ajuda?  (estou usando win10)

require(lmer4)
Carregando pacotes exigidos: lmer4
Warning message:
In library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE, logical.return = TRUE,  :
  there is no package called ‘lmer4’


att., 
André 
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[R-br] Ajuda com Knn Cross Validation

R-br mailing list
In reply to this post by R-br mailing list
Olá pessoal, bom dia!
 
Preciso rodar um código, mas estou com um erro.
Poderiam me ajudar,por favor?
 
 
library(MASS)
library(class)
library(caret) 
library(e1071)
 
biopsyX = na.omit(biopsy[,-c(1)]) # Removi a coluna ID
is.na(biopsyX$V6)
biopsyX <- na.omit(biopsyX)    # Omitir os valores NA
str(biopsyX)
 
 
set.seed(1984)
 
ctrl <- trainControl(method="repeatedcv", number=683)
nn_grid <- expand.grid(k=c(1:12))
best_knn <- train(class ~ ., data=biopsyX, method="knn", trControl=ctrl, preProcess = c("center", "scale"), tuneGrid=nn_grid)
print(best_knn) 
 
 
O meu código trava na linha de treinar o modelo, e me retorna o seguinte erro:
"Warning message:
In nominalTrainWorkflow(x = x, y = y, wts = weights, info = trainInfo,  :
  There were missing values in resampled performance measures."
 
Eu não tenho valores NA na minha base... não estou entendendo o erro.
 
Outra dúvida: Está correto o ordem do código? O seed deveria ficar após a linha do ctrl?
 
Obrigada
Juliana
 
 
 
 

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Re: [R-br] Ajuda com Knn Cross Validation

R-br mailing list
Eu não entendi duas coisas:

1. Por que utilizar "repeatedcv" como method se a ideia é fazer apenas a validação cruzada simples? Basta usar "cv" se a validação cruzada não for repetida. 

2. Particularmente, nunca vi ninguém fazer validação cruzada com mais de 10 folds. No teu caso, tu está usando 683. Desconfio que, ao rodar o algoritmo e fazer as reamostragens para criar os conjuntos de treinamento e validação intermediários, acabem faltando observações justamente para estas etapas de validação intermediárias. Estude um pouco mais sobre validação cruzada e utilize number = 5 que o teu algoritmo deve rodar satisfatoriamente. 




On Thu, Sep 12, 2019, 06:17 Juliana DS por (R-br) <[hidden email]> wrote:
Olá pessoal, bom dia!
 
Preciso rodar um código, mas estou com um erro.
Poderiam me ajudar,por favor?
 
 
library(MASS)
library(class)
library(caret) 
library(e1071)
 
biopsyX = na.omit(biopsy[,-c(1)]) # Removi a coluna ID
is.na(biopsyX$V6)
biopsyX <- na.omit(biopsyX)    # Omitir os valores NA
str(biopsyX)
 
 
set.seed(1984)
 
ctrl <- trainControl(method="repeatedcv", number=683)
nn_grid <- expand.grid(k=c(1:12))
best_knn <- train(class ~ ., data=biopsyX, method="knn", trControl=ctrl, preProcess = c("center", "scale"), tuneGrid=nn_grid)
print(best_knn) 
 
 
O meu código trava na linha de treinar o modelo, e me retorna o seguinte erro:
"Warning message:
In nominalTrainWorkflow(x = x, y = y, wts = weights, info = trainInfo,  :
  There were missing values in resampled performance measures."
 
Eu não tenho valores NA na minha base... não estou entendendo o erro.
 
Outra dúvida: Está correto o ordem do código? O seed deveria ficar após a linha do ctrl?
 
Obrigada
Juliana
 
 
 
 
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Re: [R-br] Ajuda com Knn Cross Validation

R-br mailing list
De fato, usar 683 é não usual. Por outro lado, fiquei intrigado e vi que esse é o tamanho da amostra. Então creio que você esteja buscando fazer o LOOCV (leave one out cross validation), só que de uma forma subótima. É melhor que você passe o argumento "LOOCV" para o parâmetro `method`. Dessa forma eu não observei mensagens de erro nem aviso. Mais um detalhe, usar número par de vizinhos é não aconselhável porque gera empates no classificador binário (um vizinho positivo e outro negativo) o que acredito ser desempatado por chance. Então use apenas números ímpares no grid de busca.

ctrl <- trainControl(method = "LOOCV")
nn_grid <- expand.grid(k = seq(1, by = 2, length.out = 7))
best_knn <- train(class ~ .,
                  data = biopsyX,
                  method = "knn",
                  trControl = ctrl,
                  preProcess = c("center", "scale"),
                  tuneGrid = nn_grid)
print(best_knn)
plot(best_knn)

-----------------------------------------------------
k-Nearest Neighbors

683 samples
  9 predictors
  2 classes: 'benign', 'malignant'

Pre-processing: centered (9), scaled (9)
Resampling: Leave-One-Out Cross-Validation
Summary of sample sizes: 682, 682, 682, 682, 682, 682, ...
Resampling results across tuning parameters:

  k   Accuracy   Kappa    
   1  0.9531479  0.8962164
   3  0.9619327  0.9163274
   5  0.9677892  0.9293366
   7  0.9707174  0.9356365
   9  0.9677892  0.9292001
  11  0.9692533  0.9323530
  13  0.9707174  0.9356365

Accuracy was used to select the optimal model using the largest value.
The final value used for the model was k = 13.

À disposição.
Walmes.


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