Redes Neuronales 2
Pablo Sebastian
2024-08-15
#file.choose()# install.packages("neuralnet")
library(neuralnet)
library(caret)## Cargando paquete requerido: ggplot2## Cargando paquete requerido: latticelibrary(readr)
df <- read_csv("cancer_de_mama.csv")## Rows: 569 Columns: 31## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (1): diagnosis
## dbl (30): radius_mean, texture_mean, perimeter_mean, area_mean, smoothness_m...
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.1. Dejar la base de datos de 0,1
df$diagnosis <-ifelse(df$diagnosis == "M", 1,0)2. Poner la seed
set.seed(123)
renglones_entrenamiento <- createDataPartition(df$diagnosis, p = 0.8, list = FALSE)
entrenamiento <- df[renglones_entrenamiento, ]
prueba <- df[renglones_entrenamiento, ]3. Generar la Red Neuronal
red_neuronal <- neuralnet(diagnosis~., data=entrenamiento)
plot(red_neuronal, rep = "best")
4. Predecir con la Red Neuronal
prediccion <- compute(red_neuronal, prueba)
prediccion$net.result## [,1]
## [1,] 0.3486923
## [2,] 0.3486923
## [3,] 0.3486923
## [4,] 0.3486923
## [5,] 0.3486923
## [6,] 0.3486923
## [7,] 0.3486923
## [8,] 0.3486923
## [9,] 0.3486923
## [10,] 0.3486923
## [11,] 0.3486923
## [12,] 0.3486923
## [13,] 0.3486923
## [14,] 0.3486923
## [15,] 0.3486923
## [16,] 0.3486923
## [17,] 0.3486923
## [18,] 0.3486923
## [19,] 0.3486923
## [20,] 0.3486923
## [21,] 0.3486923
## [22,] 0.3486923
## [23,] 0.3486923
## [24,] 0.3486923
## [25,] 0.3486923
## [26,] 0.3486923
## [27,] 0.3486923
## [28,] 0.3486923
## [29,] 0.3486923
## [30,] 0.3486923
## [31,] 0.3486923
## [32,] 0.3486923
## [33,] 0.3486923
## [34,] 0.3486923
## [35,] 0.3486923
## [36,] 0.3486923
## [37,] 0.3486923
## [38,] 0.3486923
## [39,] 0.3486923
## [40,] 0.3486923
## [41,] 0.3486923
## [42,] 0.3486923
## [43,] 0.3486923
## [44,] 0.3486923
## [45,] 0.3486923
## [46,] 0.3486923
## [47,] 0.3486923
## [48,] 0.3486923
## [49,] 0.3486923
## [50,] 0.3486923
## [51,] 0.3486923
## [52,] 0.3486923
## [53,] 0.3486923
## [54,] 0.3486923
## [55,] 0.3486923
## [56,] 0.3486923
## [57,] 0.3486923
## [58,] 0.3486923
## [59,] 0.3486923
## [60,] 0.3486923
## [61,] 0.3486923
## [62,] 0.3486923
## [63,] 0.3486923
## [64,] 0.3486923
## [65,] 0.3486923
## [66,] 0.3486923
## [67,] 0.3486923
## [68,] 0.3486923
## [69,] 0.3486923
## [70,] 0.3486923
## [71,] 0.3486923
## [72,] 0.3486923
## [73,] 0.3486923
## [74,] 0.3486923
## [75,] 0.3486923
## [76,] 0.3486923
## [77,] 0.3486923
## [78,] 0.3486923
## [79,] 0.3486923
## [80,] 0.3486923
## [81,] 0.3486923
## [82,] 0.3486923
## [83,] 0.3486923
## [84,] 0.3486923
## [85,] 0.3486923
## [86,] 0.3486923
## [87,] 0.3486923
## [88,] 0.3486923
## [89,] 0.3486923
## [90,] 0.3486923
## [91,] 0.3486923
## [92,] 0.3486923
## [93,] 0.3486923
## [94,] 0.3486923
## [95,] 0.3486923
## [96,] 0.3486923
## [97,] 0.3486923
## [98,] 0.3486923
## [99,] 0.3486923
## [100,] 0.3486923
## [101,] 0.3486923
## [102,] 0.3486923
## [103,] 0.3486923
## [104,] 0.3486923
## [105,] 0.3486923
## [106,] 0.3486923
## [107,] 0.3486923
## [108,] 0.3486923
## [109,] 0.3486923
## [110,] 0.3486923
## [111,] 0.3486923
## [112,] 0.3486923
## [113,] 0.3486923
## [114,] 0.3486923
## [115,] 0.3486923
## [116,] 0.3486923
## [117,] 0.3486923
## [118,] 0.3486923
## [119,] 0.3486923
## [120,] 0.3486923
## [121,] 0.3486923
## [122,] 0.3486923
## [123,] 0.3486923
## [124,] 0.3486923
## [125,] 0.3486923
## [126,] 0.3486923
## [127,] 0.3486923
## [128,] 0.3486923
## [129,] 0.3486923
## [130,] 0.3486923
## [131,] 0.3486923
## [132,] 0.3486923
## [133,] 0.3486923
## [134,] 0.3486923
## [135,] 0.3486923
## [136,] 0.3486923
## [137,] 0.3486923
## [138,] 0.3486923
## [139,] 0.3486923
## [140,] 0.3486923
## [141,] 0.3486923
## [142,] 0.3486923
## [143,] 0.3486923
## [144,] 0.3486923
## [145,] 0.3486923
## [146,] 0.3486923
## [147,] 0.3486923
## [148,] 0.3486923
## [149,] 0.3486923
## [150,] 0.3486923
## [151,] 0.3486923
## [152,] 0.3486923
## [153,] 0.3486923
## [154,] 0.3486923
## [155,] 0.3486923
## [156,] 0.3486923
## [157,] 0.3486923
## [158,] 0.3486923
## [159,] 0.3486923
## [160,] 0.3486923
## [161,] 0.3486923
## [162,] 0.3486923
## [163,] 0.3486923
## [164,] 0.3486923
## [165,] 0.3486923
## [166,] 0.3486923
## [167,] 0.3486923
## [168,] 0.3486923
## [169,] 0.3486923
## [170,] 0.3486923
## [171,] 0.3486923
## [172,] 0.3486923
## [173,] 0.3486923
## [174,] 0.3486923
## [175,] 0.3486923
## [176,] 0.3486923
## [177,] 0.3486923
## [178,] 0.3486923
## [179,] 0.3486923
## [180,] 0.3486923
## [181,] 0.3486923
## [182,] 0.3486923
## [183,] 0.3486923
## [184,] 0.3486923
## [185,] 0.3486923
## [186,] 0.3486923
## [187,] 0.3486923
## [188,] 0.3486923
## [189,] 0.3486923
## [190,] 0.3486923
## [191,] 0.3486923
## [192,] 0.3486923
## [193,] 0.3486923
## [194,] 0.3486923
## [195,] 0.3486923
## [196,] 0.3486923
## [197,] 0.3486923
## [198,] 0.3486923
## [199,] 0.3486923
## [200,] 0.3486923
## [201,] 0.3486923
## [202,] 0.3486923
## [203,] 0.3486923
## [204,] 0.3486923
## [205,] 0.3486923
## [206,] 0.3486923
## [207,] 0.3486923
## [208,] 0.3486923
## [209,] 0.3486923
## [210,] 0.3486923
## [211,] 0.3486923
## [212,] 0.3486923
## [213,] 0.3486923
## [214,] 0.3486923
## [215,] 0.3486923
## [216,] 0.3486923
## [217,] 0.3486923
## [218,] 0.3486923
## [219,] 0.3486923
## [220,] 0.3486923
## [221,] 0.3486923
## [222,] 0.3486923
## [223,] 0.3486923
## [224,] 0.3486923
## [225,] 0.3486923
## [226,] 0.3486923
## [227,] 0.3486923
## [228,] 0.3486923
## [229,] 0.3486923
## [230,] 0.3486923
## [231,] 0.3486923
## [232,] 0.3486923
## [233,] 0.3486923
## [234,] 0.3486923
## [235,] 0.3486923
## [236,] 0.3486923
## [237,] 0.3486923
## [238,] 0.3486923
## [239,] 0.3486923
## [240,] 0.3486923
## [241,] 0.3486923
## [242,] 0.3486923
## [243,] 0.3486923
## [244,] 0.3486923
## [245,] 0.3486923
## [246,] 0.3486923
## [247,] 0.3486923
## [248,] 0.3486923
## [249,] 0.3486923
## [250,] 0.3486923
## [251,] 0.3486923
## [252,] 0.3486923
## [253,] 0.3486923
## [254,] 0.3486923
## [255,] 0.3486923
## [256,] 0.3486923
## [257,] 0.3486923
## [258,] 0.3486923
## [259,] 0.3486923
## [260,] 0.3486923
## [261,] 0.3486923
## [262,] 0.3486923
## [263,] 0.3486923
## [264,] 0.3486923
## [265,] 0.3486923
## [266,] 0.3486923
## [267,] 0.3486923
## [268,] 0.3486923
## [269,] 0.3486923
## [270,] 0.3486923
## [271,] 0.3486923
## [272,] 0.3486923
## [273,] 0.3486923
## [274,] 0.3486923
## [275,] 0.3486923
## [276,] 0.3486923
## [277,] 0.3486923
## [278,] 0.3486923
## [279,] 0.3486923
## [280,] 0.3486923
## [281,] 0.3486923
## [282,] 0.3486923
## [283,] 0.3486923
## [284,] 0.3486923
## [285,] 0.3486923
## [286,] 0.3486923
## [287,] 0.3486923
## [288,] 0.3486923
## [289,] 0.3486923
## [290,] 0.3486923
## [291,] 0.3486923
## [292,] 0.3486923
## [293,] 0.3486923
## [294,] 0.3486923
## [295,] 0.3486923
## [296,] 0.3486923
## [297,] 0.3486923
## [298,] 0.3486923
## [299,] 0.3486923
## [300,] 0.3486923
## [301,] 0.3486923
## [302,] 0.3486923
## [303,] 0.3486923
## [304,] 0.3486923
## [305,] 0.3486923
## [306,] 0.3486923
## [307,] 0.3486923
## [308,] 0.3486923
## [309,] 0.3486923
## [310,] 0.3486923
## [311,] 0.3486923
## [312,] 0.3486923
## [313,] 0.3486923
## [314,] 0.3486923
## [315,] 0.3486923
## [316,] 0.3486923
## [317,] 0.3486923
## [318,] 0.3486923
## [319,] 0.3486923
## [320,] 0.3486923
## [321,] 0.3486923
## [322,] 0.3486923
## [323,] 0.3486923
## [324,] 0.3486923
## [325,] 0.3486923
## [326,] 0.3486923
## [327,] 0.3486923
## [328,] 0.3486923
## [329,] 0.3486923
## [330,] 0.3486923
## [331,] 0.3486923
## [332,] 0.3486923
## [333,] 0.3486923
## [334,] 0.3486923
## [335,] 0.3486923
## [336,] 0.3486923
## [337,] 0.3486923
## [338,] 0.3486923
## [339,] 0.3486923
## [340,] 0.3486923
## [341,] 0.3486923
## [342,] 0.3486923
## [343,] 0.3486923
## [344,] 0.3486923
## [345,] 0.3486923
## [346,] 0.3486923
## [347,] 0.3486923
## [348,] 0.3486923
## [349,] 0.3486923
## [350,] 0.3486923
## [351,] 0.3486923
## [352,] 0.3486923
## [353,] 0.3486923
## [354,] 0.3486923
## [355,] 0.3486923
## [356,] 0.3486923
## [357,] 0.3486923
## [358,] 0.3486923
## [359,] 0.3486923
## [360,] 0.3486923
## [361,] 0.3486923
## [362,] 0.3486923
## [363,] 0.3486923
## [364,] 0.3486923
## [365,] 0.3486923
## [366,] 0.3486923
## [367,] 0.3486923
## [368,] 0.3486923
## [369,] 0.3486923
## [370,] 0.3486923
## [371,] 0.3486923
## [372,] 0.3486923
## [373,] 0.3486923
## [374,] 0.3486923
## [375,] 0.3486923
## [376,] 0.3486923
## [377,] 0.3486923
## [378,] 0.3486923
## [379,] 0.3486923
## [380,] 0.3486923
## [381,] 0.3486923
## [382,] 0.3486923
## [383,] 0.3486923
## [384,] 0.3486923
## [385,] 0.3486923
## [386,] 0.3486923
## [387,] 0.3486923
## [388,] 0.3486923
## [389,] 0.3486923
## [390,] 0.3486923
## [391,] 0.3486923
## [392,] 0.3486923
## [393,] 0.3486923
## [394,] 0.3486923
## [395,] 0.3486923
## [396,] 0.3486923
## [397,] 0.3486923
## [398,] 0.3486923
## [399,] 0.3486923
## [400,] 0.3486923
## [401,] 0.3486923
## [402,] 0.3486923
## [403,] 0.3486923
## [404,] 0.3486923
## [405,] 0.3486923
## [406,] 0.3486923
## [407,] 0.3486923
## [408,] 0.3486923
## [409,] 0.3486923
## [410,] 0.3486923
## [411,] 0.3486923
## [412,] 0.3486923
## [413,] 0.3486923
## [414,] 0.3486923
## [415,] 0.3486923
## [416,] 0.3486923
## [417,] 0.3486923
## [418,] 0.3486923
## [419,] 0.3486923
## [420,] 0.3486923
## [421,] 0.3486923
## [422,] 0.3486923
## [423,] 0.3486923
## [424,] 0.3486923
## [425,] 0.3486923
## [426,] 0.3486923
## [427,] 0.3486923
## [428,] 0.3486923
## [429,] 0.3486923
## [430,] 0.3486923
## [431,] 0.3486923
## [432,] 0.3486923
## [433,] 0.3486923
## [434,] 0.3486923
## [435,] 0.3486923
## [436,] 0.3486923
## [437,] 0.3486923
## [438,] 0.3486923
## [439,] 0.3486923
## [440,] 0.3486923
## [441,] 0.3486923
## [442,] 0.3486923
## [443,] 0.3486923
## [444,] 0.3486923
## [445,] 0.3486923
## [446,] 0.3486923
## [447,] 0.3486923
## [448,] 0.3486923
## [449,] 0.3486923
## [450,] 0.3486923
## [451,] 0.3486923
## [452,] 0.3486923
## [453,] 0.3486923
## [454,] 0.3486923
## [455,] 0.3486923
## [456,] 0.3486923probabilidad <- prediccion$net.result
resultado <- ifelse(probabilidad>0.5,1,0)
resultado## [,1]
## [1,] 0
## [2,] 0
## [3,] 0
## [4,] 0
## [5,] 0
## [6,] 0
## [7,] 0
## [8,] 0
## [9,] 0
## [10,] 0
## [11,] 0
## [12,] 0
## [13,] 0
## [14,] 0
## [15,] 0
## [16,] 0
## [17,] 0
## [18,] 0
## [19,] 0
## [20,] 0
## [21,] 0
## [22,] 0
## [23,] 0
## [24,] 0
## [25,] 0
## [26,] 0
## [27,] 0
## [28,] 0
## [29,] 0
## [30,] 0
## [31,] 0
## [32,] 0
## [33,] 0
## [34,] 0
## [35,] 0
## [36,] 0
## [37,] 0
## [38,] 0
## [39,] 0
## [40,] 0
## [41,] 0
## [42,] 0
## [43,] 0
## [44,] 0
## [45,] 0
## [46,] 0
## [47,] 0
## [48,] 0
## [49,] 0
## [50,] 0
## [51,] 0
## [52,] 0
## [53,] 0
## [54,] 0
## [55,] 0
## [56,] 0
## [57,] 0
## [58,] 0
## [59,] 0
## [60,] 0
## [61,] 0
## [62,] 0
## [63,] 0
## [64,] 0
## [65,] 0
## [66,] 0
## [67,] 0
## [68,] 0
## [69,] 0
## [70,] 0
## [71,] 0
## [72,] 0
## [73,] 0
## [74,] 0
## [75,] 0
## [76,] 0
## [77,] 0
## [78,] 0
## [79,] 0
## [80,] 0
## [81,] 0
## [82,] 0
## [83,] 0
## [84,] 0
## [85,] 0
## [86,] 0
## [87,] 0
## [88,] 0
## [89,] 0
## [90,] 0
## [91,] 0
## [92,] 0
## [93,] 0
## [94,] 0
## [95,] 0
## [96,] 0
## [97,] 0
## [98,] 0
## [99,] 0
## [100,] 0
## [101,] 0
## [102,] 0
## [103,] 0
## [104,] 0
## [105,] 0
## [106,] 0
## [107,] 0
## [108,] 0
## [109,] 0
## [110,] 0
## [111,] 0
## [112,] 0
## [113,] 0
## [114,] 0
## [115,] 0
## [116,] 0
## [117,] 0
## [118,] 0
## [119,] 0
## [120,] 0
## [121,] 0
## [122,] 0
## [123,] 0
## [124,] 0
## [125,] 0
## [126,] 0
## [127,] 0
## [128,] 0
## [129,] 0
## [130,] 0
## [131,] 0
## [132,] 0
## [133,] 0
## [134,] 0
## [135,] 0
## [136,] 0
## [137,] 0
## [138,] 0
## [139,] 0
## [140,] 0
## [141,] 0
## [142,] 0
## [143,] 0
## [144,] 0
## [145,] 0
## [146,] 0
## [147,] 0
## [148,] 0
## [149,] 0
## [150,] 0
## [151,] 0
## [152,] 0
## [153,] 0
## [154,] 0
## [155,] 0
## [156,] 0
## [157,] 0
## [158,] 0
## [159,] 0
## [160,] 0
## [161,] 0
## [162,] 0
## [163,] 0
## [164,] 0
## [165,] 0
## [166,] 0
## [167,] 0
## [168,] 0
## [169,] 0
## [170,] 0
## [171,] 0
## [172,] 0
## [173,] 0
## [174,] 0
## [175,] 0
## [176,] 0
## [177,] 0
## [178,] 0
## [179,] 0
## [180,] 0
## [181,] 0
## [182,] 0
## [183,] 0
## [184,] 0
## [185,] 0
## [186,] 0
## [187,] 0
## [188,] 0
## [189,] 0
## [190,] 0
## [191,] 0
## [192,] 0
## [193,] 0
## [194,] 0
## [195,] 0
## [196,] 0
## [197,] 0
## [198,] 0
## [199,] 0
## [200,] 0
## [201,] 0
## [202,] 0
## [203,] 0
## [204,] 0
## [205,] 0
## [206,] 0
## [207,] 0
## [208,] 0
## [209,] 0
## [210,] 0
## [211,] 0
## [212,] 0
## [213,] 0
## [214,] 0
## [215,] 0
## [216,] 0
## [217,] 0
## [218,] 0
## [219,] 0
## [220,] 0
## [221,] 0
## [222,] 0
## [223,] 0
## [224,] 0
## [225,] 0
## [226,] 0
## [227,] 0
## [228,] 0
## [229,] 0
## [230,] 0
## [231,] 0
## [232,] 0
## [233,] 0
## [234,] 0
## [235,] 0
## [236,] 0
## [237,] 0
## [238,] 0
## [239,] 0
## [240,] 0
## [241,] 0
## [242,] 0
## [243,] 0
## [244,] 0
## [245,] 0
## [246,] 0
## [247,] 0
## [248,] 0
## [249,] 0
## [250,] 0
## [251,] 0
## [252,] 0
## [253,] 0
## [254,] 0
## [255,] 0
## [256,] 0
## [257,] 0
## [258,] 0
## [259,] 0
## [260,] 0
## [261,] 0
## [262,] 0
## [263,] 0
## [264,] 0
## [265,] 0
## [266,] 0
## [267,] 0
## [268,] 0
## [269,] 0
## [270,] 0
## [271,] 0
## [272,] 0
## [273,] 0
## [274,] 0
## [275,] 0
## [276,] 0
## [277,] 0
## [278,] 0
## [279,] 0
## [280,] 0
## [281,] 0
## [282,] 0
## [283,] 0
## [284,] 0
## [285,] 0
## [286,] 0
## [287,] 0
## [288,] 0
## [289,] 0
## [290,] 0
## [291,] 0
## [292,] 0
## [293,] 0
## [294,] 0
## [295,] 0
## [296,] 0
## [297,] 0
## [298,] 0
## [299,] 0
## [300,] 0
## [301,] 0
## [302,] 0
## [303,] 0
## [304,] 0
## [305,] 0
## [306,] 0
## [307,] 0
## [308,] 0
## [309,] 0
## [310,] 0
## [311,] 0
## [312,] 0
## [313,] 0
## [314,] 0
## [315,] 0
## [316,] 0
## [317,] 0
## [318,] 0
## [319,] 0
## [320,] 0
## [321,] 0
## [322,] 0
## [323,] 0
## [324,] 0
## [325,] 0
## [326,] 0
## [327,] 0
## [328,] 0
## [329,] 0
## [330,] 0
## [331,] 0
## [332,] 0
## [333,] 0
## [334,] 0
## [335,] 0
## [336,] 0
## [337,] 0
## [338,] 0
## [339,] 0
## [340,] 0
## [341,] 0
## [342,] 0
## [343,] 0
## [344,] 0
## [345,] 0
## [346,] 0
## [347,] 0
## [348,] 0
## [349,] 0
## [350,] 0
## [351,] 0
## [352,] 0
## [353,] 0
## [354,] 0
## [355,] 0
## [356,] 0
## [357,] 0
## [358,] 0
## [359,] 0
## [360,] 0
## [361,] 0
## [362,] 0
## [363,] 0
## [364,] 0
## [365,] 0
## [366,] 0
## [367,] 0
## [368,] 0
## [369,] 0
## [370,] 0
## [371,] 0
## [372,] 0
## [373,] 0
## [374,] 0
## [375,] 0
## [376,] 0
## [377,] 0
## [378,] 0
## [379,] 0
## [380,] 0
## [381,] 0
## [382,] 0
## [383,] 0
## [384,] 0
## [385,] 0
## [386,] 0
## [387,] 0
## [388,] 0
## [389,] 0
## [390,] 0
## [391,] 0
## [392,] 0
## [393,] 0
## [394,] 0
## [395,] 0
## [396,] 0
## [397,] 0
## [398,] 0
## [399,] 0
## [400,] 0
## [401,] 0
## [402,] 0
## [403,] 0
## [404,] 0
## [405,] 0
## [406,] 0
## [407,] 0
## [408,] 0
## [409,] 0
## [410,] 0
## [411,] 0
## [412,] 0
## [413,] 0
## [414,] 0
## [415,] 0
## [416,] 0
## [417,] 0
## [418,] 0
## [419,] 0
## [420,] 0
## [421,] 0
## [422,] 0
## [423,] 0
## [424,] 0
## [425,] 0
## [426,] 0
## [427,] 0
## [428,] 0
## [429,] 0
## [430,] 0
## [431,] 0
## [432,] 0
## [433,] 0
## [434,] 0
## [435,] 0
## [436,] 0
## [437,] 0
## [438,] 0
## [439,] 0
## [440,] 0
## [441,] 0
## [442,] 0
## [443,] 0
## [444,] 0
## [445,] 0
## [446,] 0
## [447,] 0
## [448,] 0
## [449,] 0
## [450,] 0
## [451,] 0
## [452,] 0
## [453,] 0
## [454,] 0
## [455,] 0
## [456,] 05. Conlusión
El resultado de la red neuronal da negativo, ya que fue menor a 5, pero la base de datos tiene unos positivos, por lo que hay que revisar los datos y el metodo de predicción
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