pmm: missRanger pmm

In domus11move/IMPMUL2: Imputacion Con Arboles De Decisión

Description

Por cada valor en el vector de prediccion xtest, uno de los cercanos k valores en el vector de prediccion xtrain es elegido aleatoriamente y su valor es observado en ytrain es retornado.

Usage

pmm(xtrain, xtest, ytrain, k = 1L, seed = NULL)

Arguments

xtrain	Vector con valores predichos in la data de training. Puede ser de tipo logical, numeric, character, o factor.
xtest	Vector como xtrain con valores predichos en el test data. Valores faltantes no son permitidos.
ytrain	Vector de los valores observados en el training data. Deben ser de la misma longitud que xtrain. Valores faltantes en alguno de xtrain o ytrain va a ser droppeado de manera pareada.
k	Numero de vecinos cercanos para muestrear desde.
seed	Semilla.

Details

Predictive Mean Matching

Value

Vector de la misma longitud que xtest con valores de xtrain.

Author(s)

ecoteam2019

Examples

pmm(xtrain = c(0.2, 0.2, 0.8), xtest = 0.3, ytrain = c(0, 0, 1)) # 0
pmm(xtrain = c(TRUE, FALSE, TRUE), xtest = FALSE, ytrain = c(2, 0, 1)) # 0
pmm(xtrain = c(0.2, 0.8), xtest = 0.3, ytrain = c("A", "B"), k = 2) # "A" or "B"
pmm(xtrain = c("A", "A", "B"), xtest = "A", ytrain = c(2, 2, 4), k = 2) # 2
pmm(xtrain = factor(c("A", "B")), xtest = factor("C"), ytrain = 1:2) # 2

domus11move/IMPMUL2 documentation built on Dec. 1, 2019, 12:35 a.m.