library(neuralnet)
library(caret)
## Loading required package: ggplot2
## Loading required package: lattice
df <- read.csv("C:\\Users\\lcbor\\Downloads\\cancer_de_mama.csv")
df$diagnosis <- ifelse(df$diagnosis == "M",1,0)
set.seed(123)
renglones_entrenamiento <- createDataPartition(df$diagnosis,p=0.8, list = FALSE)
entrenamiento <- df[renglones_entrenamiento,]
prueba <- df[-renglones_entrenamiento,]
red_neuronal <- neuralnet(diagnosis~., data=entrenamiento)
plot(red_neuronal, rep = "best")
prediccion <- compute(red_neuronal, prueba)
prediccion$net.result
## [,1]
## 1 0.3486923
## 9 0.3486923
## 15 0.3486923
## 17 0.3486923
## 18 0.3486923
## 28 0.3486923
## 35 0.3486923
## 44 0.3486923
## 46 0.3486923
## 56 0.3486923
## 58 0.3486923
## 60 0.3486923
## 65 0.3486923
## 68 0.3486923
## 71 0.3486923
## 79 0.3486923
## 82 0.3486923
## 86 0.3486923
## 95 0.3486923
## 99 0.3486923
## 101 0.3486923
## 109 0.3486923
## 124 0.3486923
## 133 0.3486923
## 138 0.3486923
## 140 0.3486923
## 142 0.3486923
## 157 0.3486923
## 162 0.3486923
## 171 0.3486923
## 173 0.3486923
## 183 0.3486923
## 188 0.3486923
## 189 0.3486923
## 193 0.3486923
## 201 0.3486923
## 203 0.3486923
## 206 0.3486923
## 207 0.3486923
## 216 0.3486923
## 220 0.3486923
## 227 0.3486923
## 233 0.3486923
## 240 0.3486923
## 242 0.3486923
## 247 0.3486923
## 251 0.3486923
## 256 0.3486923
## 259 0.3486923
## 261 0.3486923
## 262 0.3486923
## 275 0.3486923
## 284 0.3486923
## 293 0.3486923
## 296 0.3486923
## 303 0.3486923
## 305 0.3486923
## 317 0.3486923
## 318 0.3486923
## 320 0.3486923
## 323 0.3486923
## 329 0.3486923
## 332 0.3486923
## 340 0.3486923
## 341 0.3486923
## 352 0.3486923
## 354 0.3486923
## 358 0.3486923
## 359 0.3486923
## 369 0.3486923
## 370 0.3486923
## 371 0.3486923
## 375 0.3486923
## 386 0.3486923
## 387 0.3486923
## 394 0.3486923
## 400 0.3486923
## 405 0.3486923
## 407 0.3486923
## 412 0.3486923
## 417 0.3486923
## 418 0.3486923
## 429 0.3486923
## 432 0.3486923
## 434 0.3486923
## 437 0.3486923
## 453 0.3486923
## 454 0.3486923
## 466 0.3486923
## 481 0.3486923
## 484 0.3486923
## 487 0.3486923
## 492 0.3486923
## 510 0.3486923
## 515 0.3486923
## 518 0.3486923
## 520 0.3486923
## 522 0.3486923
## 529 0.3486923
## 531 0.3486923
## 532 0.3486923
## 541 0.3486923
## 545 0.3486923
## 547 0.3486923
## 551 0.3486923
## 554 0.3486923
## 556 0.3486923
## 557 0.3486923
## 558 0.3486923
## 560 0.3486923
## 561 0.3486923
## 562 0.3486923
## 564 0.3486923
probabilidad <- prediccion$net.result
resultado <- ifelse(probabilidad>0.5,1,0)
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
## 101 0
## 109 0
## 124 0
## 133 0
## 138 0
## 140 0
## 142 0
## 157 0
## 162 0
## 171 0
## 173 0
## 183 0
## 188 0
## 189 0
## 193 0
## 201 0
## 203 0
## 206 0
## 207 0
## 216 0
## 220 0
## 227 0
## 233 0
## 240 0
## 242 0
## 247 0
## 251 0
## 256 0
## 259 0
## 261 0
## 262 0
## 275 0
## 284 0
## 293 0
## 296 0
## 303 0
## 305 0
## 317 0
## 318 0
## 320 0
## 323 0
## 329 0
## 332 0
## 340 0
## 341 0
## 352 0
## 354 0
## 358 0
## 359 0
## 369 0
## 370 0
## 371 0
## 375 0
## 386 0
## 387 0
## 394 0
## 400 0
## 405 0
## 407 0
## 412 0
## 417 0
## 418 0
## 429 0
## 432 0
## 434 0
## 437 0
## 453 0
## 454 0
## 466 0
## 481 0
## 484 0
## 487 0
## 492 0
## 510 0
## 515 0
## 518 0
## 520 0
## 522 0
## 529 0
## 531 0
## 532 0
## 541 0
## 545 0
## 547 0
## 551 0
## 554 0
## 556 0
## 557 0
## 558 0
## 560 0
## 561 0
## 562 0
## 564 0