Преобразование результатов опросников Опции

[comisora]

Всем доброго времени суток.
Существуют два опросника. Результаты одного опросника X₁ могут принимать значение от 1 до 100, результаты другого опросника X₂ - от 57 до 285. Естественно, баллы относятся к порядковой шкале. Из них нужно сконструировать никому не нужный Y. Про Y известно только то, что при X₁=100 и X₂=285 должно получаться максимальное значение, например, 153, а при X₁=100 и X₂=285 должно получаться минимальное значение, например, 62. Я подумал в сторону режима unsupervised из randomUniformForest, но слабо представляю решение данной задачи. Прошу поделиться советом/соображениями/пакетами/примерами.

[comisora]

Всем доброго дня.
Возник вопрос про использование bnlearn для смешанных данных. Есть набор данных, в котором часть переменных относится к порядковой шкале (шкалы опросника) и обычные числа (количество ошибок, скорость выполнения в секундах и тп). Захотелось посмотреть на связность данных. Если оставить все значения в виде обычных чисел, то получается худо-бедно осмысленная картина.

Код

#Запускаем bnlearn
library(bnlearn)
#Загружаем данные
df.one <- read.csv2(file='df.csv',dec=',')
#Делаем их все numeric
for(i in 1:ncol(df.one)) {
    df.one[,i] <- as.numeric(df.one[,i])
}
#Строим картинку numeric
plot(rsmax2(df.one))

Если вспомнить, что результаты опросников порядковые данные и учесть это в типе переменных, то картинка становится пустой.

Код

#Преобразуем переменные в факторные
df.two <- df.one
for(i in 1:7) {
    df.two[,i] <- ordered(df.two[,i])
}
#Строим картинку ordered
plot(rsmax2(df.two))

Как правильно выполнить построение модели в данном случае?
 df.zip ( 765 байт ) Кол-во скачиваний: 264