Redes Neuronales: Cáncer de Mama

Teoría

Una Red Neuronal Artificial (ANN) modela la relación entre un conjunto de entradas y una salida, resolviendo un problema de aprendizaje.

Algunos ejemplos de aplicación de ANN son:

• La recomendación de contenido de Netflix.
• El feed de Instagram.
• Determinar el número escrito a mano.

Ejercicio 2. Cáncer de Mama

1. Instalar paquetes y librerias

#install.packages("neuralnet")
library(neuralnet)

2. Obtener datos

#file.choose()
df2 <- read.csv("/Users/jazmincortez/Desktop/Concentración IA/M2 Tareas/cancer_de_mama.csv")
df2$diagnosis <- ifelse(df2$diagnosis == "M",1,0)

3. Generar la Red Neuronal

set.seed(123)
rn2<- neuralnet(diagnosis ~., data=df2   ) 
plot(rn2, rep="best")

4. Predecir Resultados

prueba2 <- df2[c(19,20,21,22,23), ]
prediccion2 <- compute(rn2,prueba2)
prediccion2$net.result

##         [,1]
## 19 0.3725802
## 20 0.3725802
## 21 0.3725802
## 22 0.3725802
## 23 0.3725802

probabilidad2 <- prediccion2$net.result
resultado2 <- ifelse(probabilidad2>0.5,1,0)
resultado2

##    [,1]
## 19    0
## 20    0
## 21    0
## 22    0
## 23    0