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Sigo a vueltas con esta gran web y hoy vamos a medir la importancia de las variables en una red neuronal. Al igual que sucede en un modelo de regresión los parámetros obtenidos pueden servirnos para determinar la importancia de una variable dentro del modelo. En el caso de una red neuronal los pesos de la red pueden ser utilizados para determinar cómo influye una variable en el modelo. Para ilustrar este tipo de tareas el gran @beckmw realizó esta entrada: ...

En la última entrada realizamos un modelo de regresión con redes neuronales. Hoy quería mostraros como representar gráficamente la red neuronal creada en esa entrada. A la modelización con redes neuronales siempre se le ha achacado un comportamiento de “caja negra”, nosotros pasamos unas variables de entrada por una capa oculta y obtenemos una salida. No hay parámetros ni inferencia sobre los mismos, no sabemos lo que hace la red por dentro. En el caso concreto de R y continuando con la entrada anterior si hacemos summary(bestnn): ...

Aunque no es recomendable crear gráficos con 2 ejes hoy quería mostraros un gráfico muy común realizado con R. Se trata del gráfico de barras y líneas para un factor. Las barras serán un valor de exposición del factor y las líneas pueden ser una frecuencia siniestral y estarán en un eje secundario. Con esto crearemos nuestro gráfico de barras y líneas en dos ejes. Simulamos los datos para crear el gráfico con R: ...

Más ejemplos de uso del paquete de R XML. Vamos a leer datos del data warehouse del European Central Bank. Si dais una vuelta por la web tendréis interesantes datos económicos de los países de la Unión Europea. A modo de ejemplos vamos a leer los datos de los tipos de interés medios a 12 meses que se están dando por los bancos en España y la evolución del Euribor a 6 meses. – Report Tipos: http://sdw.ecb.europa.eu/quickview.do?SERIES_KEY=124.MIR.M.ES.B.L22.F.R.A.2250.EUR.N – Report Euribor: http://sdw.ecb.europa.eu/quickview.do?SERIES_KEY=143.FM.M.U2.EUR.RT.MM.EURIBOR6MD_.HSTA ...