¿Cómo aplicar el HMM para cada clase por separado en R?

Question

Estoy usando depmixs4 en R para aplicar el HMM a un problema de clasificación. Mi variable de respuesta es binaria. Debo entrenar el HMM para cada clase por separado. Divido el conjunto de datos en dos conjuntos de datos, uno para cada clase. y es una variable binaria, y en el primer conjunto de datos dividido, su valor es 1. Ejecuto el código siguiente pero da error

msp <- depmix(y~1,nstates=2,data=test)
set.seed(1)
fmsp <- fit(msp)
Error in em.depmix(object = object, maxit = emcontrol$maxit, tol = emcontrol$tol,  : 
  likelihood decreased on iteration 1

Agradecería si alguien puede decirme cómo resolver este problema.

Answer 1

Sin los datos, es difícil ver cuál es el problema. Podrías probar a realizar la estimación con diferentes semillas aleatorias. ¿Siempre tiene este problema? depmixS4 utiliza el algoritmo EM por defecto, pero también puede intentar utilizar un optimizador numérico:

fmsp <- fit(msp, method="rsolnp")

para ver si esto funciona. Pero el hecho de que la probabilidad haya bajado en la primera iteración de EM me hace pensar que podría haber problemas en los datos o en la especificación del modelo.