Olá, Graciliano Qualquer modelo de classificação é, em teoria, capaz de fazer isso. Regressão logística, naive bayes, random forest, SVM e similares servirão a esse propósito. Só tome cuidado com o tamanho amostral mínimo que cada um desses métodos exige.
Atenciosamente, -- Marcus Nunes Professor Adjunto https://marcusnunes.me/ Universidade Federal do Rio Grande do Norte Departamento de Estatística Laboratório de Estatística Aplicada - http://lea.estatistica.ccet.ufrn.br Curso de Big Data - https://introbigdata.org Aplicações em Shiny - http://shiny.estatistica.ccet.ufrn.br On Fri, Feb 5, 2021 at 5:47 PM Graciliano Galdino por (R-br) < [email protected]> wrote: > Olá a todos, > > Tenho uns dados de solo, que classificamos as amostras em grupo A e grupo > B a partir de uma análise de ordenação de algumas variáveis > fisico-quimicas. Eu queria saber se existe algum método onde eu consiga > classificar as novas amostras em A ou B, sem precisar rodar os dados todos > novamente. A ideia seria criar um modelo onde a nova amostra, a partir das > características já estabelecidas dos grupos, fosse classificada em A ou B. > > Ces podem indicar algum caminho para seguir? > > Obrigado! > -- > Graciliano Galdino A. dos Santos > Biólogo > Doutor em Ciências Florestais > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > 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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