Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

R (paquetes (factoextra (componente principales), stringr, funModellng,…

- - - - se pueden agregar nested
        categorías con el signo +
        (y~x+z).
        Si se aplica la fun a más
        de una var, se usa
        cbind(y1,y2) ~ ...
  - - - w >> where
        s >> select
        g >> by =
- - - - más útil para iterar ya que
        devuelve el elemento al cual
        se está haciendo mención
- - - - method = lm, formula = y ~ log(x)
      - method = loess
    - - notch
    - - alpha
    - - unir más de un gráfico
- - - - drop
      - cap
      - imputar
        
        mean
        
        regression
        
        hot deck
      - transformación de la
        data
        
        modificar dimensiones
        
        recorte simétrico
    - - Mean Absolute Error
        (MAE)
        
        it penalizes huge errors that not as that badly as MSE does. Thus, it’s not that sensitive to outliers
      - Adjusted R Squared
        (R2)
      - Root Mean Squared Error
        (RMSE)
        
        The square root is introduced to make scale of the errors to be the same as the scale of targets
        
        Una buena manera de evaluar overfitting es contrastando tanto el RMSE del train set como del test set. Ambos deberían ser aproximadamente iguales
      - Mean Square Percentage Error
        (MSPE)
      - Mean Squared Error
        (MSE)
        
        For each point, it calculates square difference between the predictions and the target and then average those values.
      - Mean Absolute Percentage Error
        (MAPE)
      - Root Mean Squared Logarithmic Error
        (RMSLE)