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1. Instalar paquetes y llamar
librerías
#install.packages("caret")
# install.packages("neuralnet")
library(caret)
## Loading required package: ggplot2
## Loading required package: lattice
library(neuralnet)
df <- read.csv( "/Users/sebastianfajardo/Downloads/cancer_de_mama.csv")
df$diagnosis <- ifelse(df$diagnosis == "M", 1, 0)
set.seed(123)
renglones_entrenamiento <- createDataPartition(df$diagnosis, p=0.8, list=FALSE)
entrenamiento <- df[renglones_entrenamiento, ]
prueba <- df[-renglones_entrenamiento, ]
predictoras <- names(df)[names(df) != "diagnosis"]
formula <- as.formula(paste("diagnosis ~", paste(predictoras, collapse = " + ")))
red_neuronal <- neuralnet(formula, data=entrenamiento)
plot(red_neuronal, rep = "best")
prueba_predictoras <- prueba[, predictoras]
prediccion <- compute(red_neuronal, prueba_predictoras)
probabilidad <- prediccion$net.result
resultado <- ifelse(probabilidad > 0.5, 1, 0)
print(resultado)
## [,1]
## 1 0
## 9 0
## 15 0
## 17 0
## 18 0
## 28 0
## 35 0
## 44 0
## 46 0
## 56 0
## 58 0
## 60 0
## 65 0
## 68 0
## 71 0
## 79 0
## 82 0
## 86 0
## 95 0
## 99 0
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## 109 0
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## 138 0
## 140 0
## 142 0
## 157 0
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## 557 0
## 558 0
## 560 0
## 561 0
## 562 0
## 564 0
El cáncer de mama es una enfermedad en la que células de la mama con alteraciones se multiplican sin control y forman tumores que, de no tratarse, pueden propagarse por todo el cuerpo y causar la muerte.