Bom dia Pessoal
estou tentando calcular o percentual de predição de erro via boot, porem o
resultado final não me parece o que quero (percentual de predição de erro )
alguém poderia me ajudar?
train.pos.setbsh data set com ~27000 linhas
(https://www.dropbox.com/s/9flxc9tpttq1mru/train.pos.setbsh.csv)
test.setbsh data set com ~1433 linhas
(https://www.dropbox.com/s/61fbts7bbizb7cr/test.setbsh.csv)
bt <- function(formula, data, indices) {
d <- data[indices,]
fit <- glm(formula,family=gaussian,data=d)
pred<-predict(fit,test.setbsh,type="response")
error<- (test.setbsh$lgcpue-pred)/test.setbsh$lgcpue
return(error)
}
# bootstrapping with 300 replications
results <- boot(data=train.pos.setbsh, statistic=bt,
R=300, formula=lgcpue~Y+S+Q+A)
boxplot(as.vector(results$t))
abline(0,0)
desde já agradeço
Humberto
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