[R-es] Package para Selección de Características en Series de Tiempo

[Carlos Ortega]

Hola,

No hay una solución única a lo que planteas. Incluso los algoritmos que te
ayudan en la selección, son eso ayudas sobre lo que tú al final tienes que
tomar decisiones. De hecho lo que quieres hacer es casi una rama de estudio
dentro de esto del "Machine Learning". Busca por el concepto de "Feature
Engineering".

Dicho esto, para ver cosas básicas como colinealidad entre tus predictores,
o que haya poca o nula variabilidad en alguna de ellas; aspectos que
perjudican a los modelos:

   - el paquete "caret" tiene funciones que te pueden ayudar:
   "findCorrelation()", "nearZeroVar()".
   - Otro paquete relacionado "fscaret" (Automated Feature Selection from
   'caret') te ayudará a determinar la "importance" de tus variables
   utilizando diferentes modelos combinados. Como ejemplo de su aplicación
   mira este ejemplo:
   http://amunategui.github.io/fscaret-Walkthrough/index.html
   - También el paquete "Boruta" te puede ayudar en esto (que utiliza para
   esta selección de variables los randomForest).

Además de estas aproximaciones, hay otras más sofisticadas, pero prueba con
esto para empezar.

Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

El 12 de abril de 2016, 3:12, Elkin Tabares <elkintabares9 en gmail.com>
escribió:

> Buenas noches a la Comunidad R,
>
> Deseo hacer una consulta de si existe en R un paquete similar a   bestgml,
> lasso y  leaps, pero que sea para series de tiempo, la idea es estimar un
> modelo ARMAX y una Red Neuronal, la idea es seleccionar las mejores
> variables expplicativas, muchas gracias por su colaboración.
>
> Saludos,
>
> Cordialmente
>
> --
> Elkin Tabares Orozco
> Economista
> Universidad de Antioquia
> Cel:3017226361
>
>         [[alternative HTML version deleted]]
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es en r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

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