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 cargar librerías

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

2. Obtener datos

df <- read.csv("/Users/karla/Desktop/Módulo 2/cancer_de_mama.csv")
df$diagnosis <- ifelse(df$diagnosis == "M",1,0)

3. Generar la Red Neuronal

set.seed(123)

rn <- neuralnet(diagnosis~., data=df)
plot(rn, rep = "best")

4. Predecir Resultados

prueba <- df[c(19,20,21,22,23), ]
prediccion <- compute(rn,prueba)
prediccion$net.result

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

probabilidad <- prediccion$net.result
resultado <- ifelse(probabilidad>0.5,1,0)
resultado

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