Teoría

EL paquete Caret (Classification And Regression Training) es una herramienta poderosa para la implementación de modelos de Machine learning.

Instalar paquetes y llamar librerias

library(caret)
## Loading required package: ggplot2
## Loading required package: lattice
library(datasets)
library(ggplot2)
library(lattice)
library(DataExplorer)

Importar la base de datos

df <- data.frame(iris)

Análisis descriptivo

create_report(df)
## 
## 
## processing file: report.rmd
##   |                                             |                                     |   0%  |                                             |.                                    |   2%                                   |                                             |..                                   |   5% [global_options]                  |                                             |...                                  |   7%                                   |                                             |....                                 |  10% [introduce]                       |                                             |....                                 |  12%                                   |                                             |.....                                |  14% [plot_intro]
##   |                                             |......                               |  17%                                   |                                             |.......                              |  19% [data_structure]                  |                                             |........                             |  21%                                   |                                             |.........                            |  24% [missing_profile]
##   |                                             |..........                           |  26%                                   |                                             |...........                          |  29% [univariate_distribution_header]  |                                             |...........                          |  31%                                   |                                             |............                         |  33% [plot_histogram]
##   |                                             |.............                        |  36%                                   |                                             |..............                       |  38% [plot_density]                    |                                             |...............                      |  40%                                   |                                             |................                     |  43% [plot_frequency_bar]
##   |                                             |.................                    |  45%                                   |                                             |..................                   |  48% [plot_response_bar]               |                                             |..................                   |  50%                                   |                                             |...................                  |  52% [plot_with_bar]                   |                                             |....................                 |  55%                                   |                                             |.....................                |  57% [plot_normal_qq]
##   |                                             |......................               |  60%                                   |                                             |.......................              |  62% [plot_response_qq]                |                                             |........................             |  64%                                   |                                             |.........................            |  67% [plot_by_qq]                      |                                             |..........................           |  69%                                   |                                             |..........................           |  71% [correlation_analysis]
##   |                                             |...........................          |  74%                                   |                                             |............................         |  76% [principal_component_analysis]
##   |                                             |.............................        |  79%                                   |                                             |..............................       |  81% [bivariate_distribution_header]   |                                             |...............................      |  83%                                   |                                             |................................     |  86% [plot_response_boxplot]           |                                             |.................................    |  88%                                   |                                             |.................................    |  90% [plot_by_boxplot]                 |                                             |..................................   |  93%                                   |                                             |...................................  |  95% [plot_response_scatterplot]       |                                             |.................................... |  98%                                   |                                             |.....................................| 100% [plot_by_scatterplot]           
## output file: /Users/ernestoguendulainicloud.com/report.knit.md
## /Applications/RStudio.app/Contents/Resources/app/quarto/bin/tools/aarch64/pandoc +RTS -K512m -RTS /Users/ernestoguendulainicloud.com/report.knit.md --to html4 --from markdown+autolink_bare_uris+tex_math_single_backslash --output /Users/ernestoguendulainicloud.com/report.html --lua-filter /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.4-arm64/Resources/library/rmarkdown/rmarkdown/lua/pagebreak.lua --lua-filter /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.4-arm64/Resources/library/rmarkdown/rmarkdown/lua/latex-div.lua --embed-resources --standalone --variable bs3=TRUE --section-divs --table-of-contents --toc-depth 6 --template /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.4-arm64/Resources/library/rmarkdown/rmd/h/default.html --no-highlight --variable highlightjs=1 --variable theme=yeti --mathjax --variable 'mathjax-url=https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML' --include-in-header /var/folders/qd/10f8xyq10qgdbjm3ql6j7qmm0000gn/T//RtmpBL5W2D/rmarkdown-str12503afdb87a.html
## 
## Output created: report.html

Importar la base de datos

plot_missing(df)

plot_histogram(df)

plot_correlation(df)

** NOTA: La variable que queremos predecir debe tener formato de FACTOR.**

Partir los datos 80-20

set.seed(123)
renglones_entrenamiento <- createDataPartition(df$Species, p=0.8, list=FALSE)
entrenamiento <- iris[renglones_entrenamiento, ]
prueba <- iris[-renglones_entrenamiento, ]

Distinitos tipos de Métodos para modelar

Los métodos más utilizados para modelar aprendizaje automático son:

  • SVM: Support Vecroe Machine o Máquina de Vectores de Soporte. Hay varios sublipos: Lineal (svmLinear), Radial (svmRadial), Polinómico (svmPoly), etc.
  • Árbol de Decisión: rpart
  • Redes Neuronales: nnet
  • Random Forest o bosques aleatorios: rf

La validación cruzada (cross validation, CV) es una técnica para evaluar el rendimiento de un modelo, dividiendo los datos en múltiples subconjuntos, permitiendo medir su capacidad de generalización y evitar sobreajuste (overfitting)

La matríz de confusión(Confusion Matrix) permite analizar qué tan bien funciona un modelo y qué tipos de errores comete. Lo que se hace es comparar las predicciones del modelo con los valores reales de la variable objetivo.

Si la precisión es muy alta en entrenamiento (95-100%), pero baja en prueba (60-70%), es una señal de sobreajuste (overfitting).

Modelo 1. SVM Lineal

modelo1 <- train(Species ~ ., data = entrenamiento,
                 method = "svmLinear", #Cambiar
                 preProcess=c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10),
                 tuneGrid = data.frame(C=1) #Cambiar hiperparámetros,
                 )
resultado_entrenamiento1 <- predict(modelo1, entrenamiento)
resultado_prueba1 <- predict(modelo1, prueba)

mcre1 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento1, entrenamiento$Species)
mcre1 
## Confusion Matrix and Statistics
## 
##             Reference
## Prediction   setosa versicolor virginica
##   setosa         40          0         0
##   versicolor      0         39         0
##   virginica       0          1        40
## 
## Overall Statistics
##                                           
##                Accuracy : 0.9917          
##                  95% CI : (0.9544, 0.9998)
##     No Information Rate : 0.3333          
##     P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16       
##                                           
##                   Kappa : 0.9875          
##                                           
##  Mcnemar's Test P-Value : NA              
## 
## Statistics by Class:
## 
##                      Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity                 1.0000            0.9750           1.0000
## Specificity                 1.0000            1.0000           0.9875
## Pos Pred Value              1.0000            1.0000           0.9756
## Neg Pred Value              1.0000            0.9877           1.0000
## Prevalence                  0.3333            0.3333           0.3333
## Detection Rate              0.3333            0.3250           0.3333
## Detection Prevalence        0.3333            0.3250           0.3417
## Balanced Accuracy           1.0000            0.9875           0.9938
mcrp1 <- confusionMatrix(resultado_prueba1, prueba$Species)
mcrp1
## Confusion Matrix and Statistics
## 
##             Reference
## Prediction   setosa versicolor virginica
##   setosa         10          0         0
##   versicolor      0         10         1
##   virginica       0          0         9
## 
## Overall Statistics
##                                           
##                Accuracy : 0.9667          
##                  95% CI : (0.8278, 0.9992)
##     No Information Rate : 0.3333          
##     P-Value [Acc > NIR] : 2.963e-13       
##                                           
##                   Kappa : 0.95            
##                                           
##  Mcnemar's Test P-Value : NA              
## 
## Statistics by Class:
## 
##                      Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity                 1.0000            1.0000           0.9000
## Specificity                 1.0000            0.9500           1.0000
## Pos Pred Value              1.0000            0.9091           1.0000
## Neg Pred Value              1.0000            1.0000           0.9524
## Prevalence                  0.3333            0.3333           0.3333
## Detection Rate              0.3333            0.3333           0.3000
## Detection Prevalence        0.3333            0.3667           0.3000
## Balanced Accuracy           1.0000            0.9750           0.9500

Modelo 2. SVM Radial

modelo2 <- train(Species ~ ., data = entrenamiento,
                 method = "svmRadial", #Cambiar
                 preProcess=c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10),
                 tuneGrid = data.frame(sigma=1, C=1) #Cambiar hiperparámetros,
                 )
resultado_entrenamiento2 <- predict(modelo2, entrenamiento)
resultado_prueba2 <- predict(modelo2, prueba)

# Matríz de confunsión del Resultado del Entrenamiento
mcre2 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento2, entrenamiento$Species)
mcre2
## Confusion Matrix and Statistics
## 
##             Reference
## Prediction   setosa versicolor virginica
##   setosa         40          0         0
##   versicolor      0         39         0
##   virginica       0          1        40
## 
## Overall Statistics
##                                           
##                Accuracy : 0.9917          
##                  95% CI : (0.9544, 0.9998)
##     No Information Rate : 0.3333          
##     P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16       
##                                           
##                   Kappa : 0.9875          
##                                           
##  Mcnemar's Test P-Value : NA              
## 
## Statistics by Class:
## 
##                      Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity                 1.0000            0.9750           1.0000
## Specificity                 1.0000            1.0000           0.9875
## Pos Pred Value              1.0000            1.0000           0.9756
## Neg Pred Value              1.0000            0.9877           1.0000
## Prevalence                  0.3333            0.3333           0.3333
## Detection Rate              0.3333            0.3250           0.3333
## Detection Prevalence        0.3333            0.3250           0.3417
## Balanced Accuracy           1.0000            0.9875           0.9938
# Matríz de confunsión del Resultado de Prueba
mcrp2 <- confusionMatrix(resultado_prueba2, prueba$Species)
mcrp2
## Confusion Matrix and Statistics
## 
##             Reference
## Prediction   setosa versicolor virginica
##   setosa         10          0         0
##   versicolor      0         10         2
##   virginica       0          0         8
## 
## Overall Statistics
##                                           
##                Accuracy : 0.9333          
##                  95% CI : (0.7793, 0.9918)
##     No Information Rate : 0.3333          
##     P-Value [Acc > NIR] : 8.747e-12       
##                                           
##                   Kappa : 0.9             
##                                           
##  Mcnemar's Test P-Value : NA              
## 
## Statistics by Class:
## 
##                      Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity                 1.0000            1.0000           0.8000
## Specificity                 1.0000            0.9000           1.0000
## Pos Pred Value              1.0000            0.8333           1.0000
## Neg Pred Value              1.0000            1.0000           0.9091
## Prevalence                  0.3333            0.3333           0.3333
## Detection Rate              0.3333            0.3333           0.2667
## Detection Prevalence        0.3333            0.4000           0.2667
## Balanced Accuracy           1.0000            0.9500           0.9000

Modelo 3. SVM Polinomial

modelo3 <- train(Species ~ ., data = entrenamiento,
                 method = "svmPoly", #Cambiar
                 preProcess=c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10),
                 tuneGrid = data.frame(degree=1, scale=1,  C=1) #Cambiar hiperparámetros,
                 )
resultado_entrenamiento3 <- predict(modelo3, entrenamiento)
resultado_prueba3 <- predict(modelo3, prueba)

# Matríz de confunsión del Resultado del Entrenamiento
mcre3 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento3, entrenamiento$Species)
mcre3
## Confusion Matrix and Statistics
## 
##             Reference
## Prediction   setosa versicolor virginica
##   setosa         40          0         0
##   versicolor      0         39         0
##   virginica       0          1        40
## 
## Overall Statistics
##                                           
##                Accuracy : 0.9917          
##                  95% CI : (0.9544, 0.9998)
##     No Information Rate : 0.3333          
##     P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16       
##                                           
##                   Kappa : 0.9875          
##                                           
##  Mcnemar's Test P-Value : NA              
## 
## Statistics by Class:
## 
##                      Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity                 1.0000            0.9750           1.0000
## Specificity                 1.0000            1.0000           0.9875
## Pos Pred Value              1.0000            1.0000           0.9756
## Neg Pred Value              1.0000            0.9877           1.0000
## Prevalence                  0.3333            0.3333           0.3333
## Detection Rate              0.3333            0.3250           0.3333
## Detection Prevalence        0.3333            0.3250           0.3417
## Balanced Accuracy           1.0000            0.9875           0.9938
# Matríz de confunsión del Resultado de Prueba
mcrp3 <- confusionMatrix(resultado_prueba3, prueba$Species)
mcrp3
## Confusion Matrix and Statistics
## 
##             Reference
## Prediction   setosa versicolor virginica
##   setosa         10          0         0
##   versicolor      0         10         1
##   virginica       0          0         9
## 
## Overall Statistics
##                                           
##                Accuracy : 0.9667          
##                  95% CI : (0.8278, 0.9992)
##     No Information Rate : 0.3333          
##     P-Value [Acc > NIR] : 2.963e-13       
##                                           
##                   Kappa : 0.95            
##                                           
##  Mcnemar's Test P-Value : NA              
## 
## Statistics by Class:
## 
##                      Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity                 1.0000            1.0000           0.9000
## Specificity                 1.0000            0.9500           1.0000
## Pos Pred Value              1.0000            0.9091           1.0000
## Neg Pred Value              1.0000            1.0000           0.9524
## Prevalence                  0.3333            0.3333           0.3333
## Detection Rate              0.3333            0.3333           0.3000
## Detection Prevalence        0.3333            0.3667           0.3000
## Balanced Accuracy           1.0000            0.9750           0.9500

Modelo 4. Arbol de decisión

modelo4 <- train(Species ~ ., data = entrenamiento,
                 method = "rpart", #Cambiar
                 preProcess=c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10),
                 tuneLength = 10
                 )
resultado_entrenamiento4 <- predict(modelo4, entrenamiento)
resultado_prueba4 <- predict(modelo4, prueba)

# Matríz de confunsión del Resultado del Entrenamiento
mcre4 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento4, entrenamiento$Species)
mcre4
## Confusion Matrix and Statistics
## 
##             Reference
## Prediction   setosa versicolor virginica
##   setosa         40          0         0
##   versicolor      0         39         3
##   virginica       0          1        37
## 
## Overall Statistics
##                                           
##                Accuracy : 0.9667          
##                  95% CI : (0.9169, 0.9908)
##     No Information Rate : 0.3333          
##     P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16       
##                                           
##                   Kappa : 0.95            
##                                           
##  Mcnemar's Test P-Value : NA              
## 
## Statistics by Class:
## 
##                      Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity                 1.0000            0.9750           0.9250
## Specificity                 1.0000            0.9625           0.9875
## Pos Pred Value              1.0000            0.9286           0.9737
## Neg Pred Value              1.0000            0.9872           0.9634
## Prevalence                  0.3333            0.3333           0.3333
## Detection Rate              0.3333            0.3250           0.3083
## Detection Prevalence        0.3333            0.3500           0.3167
## Balanced Accuracy           1.0000            0.9688           0.9563
# Matríz de confunsión del Resultado de Prueba
mcrp4 <- confusionMatrix(resultado_prueba4, prueba$Species)
mcrp4
## Confusion Matrix and Statistics
## 
##             Reference
## Prediction   setosa versicolor virginica
##   setosa         10          0         0
##   versicolor      0         10         2
##   virginica       0          0         8
## 
## Overall Statistics
##                                           
##                Accuracy : 0.9333          
##                  95% CI : (0.7793, 0.9918)
##     No Information Rate : 0.3333          
##     P-Value [Acc > NIR] : 8.747e-12       
##                                           
##                   Kappa : 0.9             
##                                           
##  Mcnemar's Test P-Value : NA              
## 
## Statistics by Class:
## 
##                      Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity                 1.0000            1.0000           0.8000
## Specificity                 1.0000            0.9000           1.0000
## Pos Pred Value              1.0000            0.8333           1.0000
## Neg Pred Value              1.0000            1.0000           0.9091
## Prevalence                  0.3333            0.3333           0.3333
## Detection Rate              0.3333            0.3333           0.2667
## Detection Prevalence        0.3333            0.4000           0.2667
## Balanced Accuracy           1.0000            0.9500           0.9000

Modelo 5.Redes Neuronales

modelo5 <- train(Species ~ ., data = entrenamiento,
                 method = "rf", #Cambiar
                 preProcess=c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10),
                 tuneGrid = expand.grid(mtry = c(2, 4, 6))
                 )
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
resultado_entrenamiento5 <- predict(modelo5, entrenamiento)
resultado_prueba5 <- predict(modelo5, prueba)

# Matríz de confunsión del Resultado del Entrenamiento
mcre5 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento5, entrenamiento$Species)
mcre5
## Confusion Matrix and Statistics
## 
##             Reference
## Prediction   setosa versicolor virginica
##   setosa         40          0         0
##   versicolor      0         40         0
##   virginica       0          0        40
## 
## Overall Statistics
##                                      
##                Accuracy : 1          
##                  95% CI : (0.9697, 1)
##     No Information Rate : 0.3333     
##     P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16  
##                                      
##                   Kappa : 1          
##                                      
##  Mcnemar's Test P-Value : NA         
## 
## Statistics by Class:
## 
##                      Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity                 1.0000            1.0000           1.0000
## Specificity                 1.0000            1.0000           1.0000
## Pos Pred Value              1.0000            1.0000           1.0000
## Neg Pred Value              1.0000            1.0000           1.0000
## Prevalence                  0.3333            0.3333           0.3333
## Detection Rate              0.3333            0.3333           0.3333
## Detection Prevalence        0.3333            0.3333           0.3333
## Balanced Accuracy           1.0000            1.0000           1.0000
# Matríz de confunsión del Resultado de Prueba
mcrp5 <- confusionMatrix(resultado_prueba5, prueba$Species)
mcrp5
## Confusion Matrix and Statistics
## 
##             Reference
## Prediction   setosa versicolor virginica
##   setosa         10          0         0
##   versicolor      0         10         2
##   virginica       0          0         8
## 
## Overall Statistics
##                                           
##                Accuracy : 0.9333          
##                  95% CI : (0.7793, 0.9918)
##     No Information Rate : 0.3333          
##     P-Value [Acc > NIR] : 8.747e-12       
##                                           
##                   Kappa : 0.9             
##                                           
##  Mcnemar's Test P-Value : NA              
## 
## Statistics by Class:
## 
##                      Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity                 1.0000            1.0000           0.8000
## Specificity                 1.0000            0.9000           1.0000
## Pos Pred Value              1.0000            0.8333           1.0000
## Neg Pred Value              1.0000            1.0000           0.9091
## Prevalence                  0.3333            0.3333           0.3333
## Detection Rate              0.3333            0.3333           0.2667
## Detection Prevalence        0.3333            0.4000           0.2667
## Balanced Accuracy           1.0000            0.9500           0.9000

Modelo 6.Bosques Aleatorios

modelo6 <- train(Species ~ ., data = entrenamiento,
                 method = "rf", #Cambiar
                 preProcess=c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10),
                 tuneGrid = expand.grid(mtry = c(2, 4, 6))
                 )
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
## Warning in randomForest.default(x, y, mtry = param$mtry, ...): invalid mtry:
## reset to within valid range
resultado_entrenamiento6 <- predict(modelo6, entrenamiento)
resultado_prueba6 <- predict(modelo6, prueba)

# Matríz de confunsión del Resultado del Entrenamiento
mcre6 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento6, entrenamiento$Species)
mcre6
## Confusion Matrix and Statistics
## 
##             Reference
## Prediction   setosa versicolor virginica
##   setosa         40          0         0
##   versicolor      0         40         0
##   virginica       0          0        40
## 
## Overall Statistics
##                                      
##                Accuracy : 1          
##                  95% CI : (0.9697, 1)
##     No Information Rate : 0.3333     
##     P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16  
##                                      
##                   Kappa : 1          
##                                      
##  Mcnemar's Test P-Value : NA         
## 
## Statistics by Class:
## 
##                      Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity                 1.0000            1.0000           1.0000
## Specificity                 1.0000            1.0000           1.0000
## Pos Pred Value              1.0000            1.0000           1.0000
## Neg Pred Value              1.0000            1.0000           1.0000
## Prevalence                  0.3333            0.3333           0.3333
## Detection Rate              0.3333            0.3333           0.3333
## Detection Prevalence        0.3333            0.3333           0.3333
## Balanced Accuracy           1.0000            1.0000           1.0000
# Matríz de confunsión del Resultado de Prueba
mcrp6 <- confusionMatrix(resultado_prueba6, prueba$Species)
mcrp6
## Confusion Matrix and Statistics
## 
##             Reference
## Prediction   setosa versicolor virginica
##   setosa         10          0         0
##   versicolor      0         10         2
##   virginica       0          0         8
## 
## Overall Statistics
##                                           
##                Accuracy : 0.9333          
##                  95% CI : (0.7793, 0.9918)
##     No Information Rate : 0.3333          
##     P-Value [Acc > NIR] : 8.747e-12       
##                                           
##                   Kappa : 0.9             
##                                           
##  Mcnemar's Test P-Value : NA              
## 
## Statistics by Class:
## 
##                      Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity                 1.0000            1.0000           0.8000
## Specificity                 1.0000            0.9000           1.0000
## Pos Pred Value              1.0000            0.8333           1.0000
## Neg Pred Value              1.0000            1.0000           0.9091
## Prevalence                  0.3333            0.3333           0.3333
## Detection Rate              0.3333            0.3333           0.2667
## Detection Prevalence        0.3333            0.4000           0.2667
## Balanced Accuracy           1.0000            0.9500           0.9000

Resumen de resultados

resultados <- data.frame(
  "SVM Lineal" = c(mcre1$overall["Accuracy"], mcrp1$overall["Accuracy"]), 
  "SVM Radial" = c(mcre2$overall["Accuracy"], mcrp2$overall["Accuracy"]),
  "SVM Polinómico" = c(mcre3$overall["Accuracy"], mcrp3$overall["Accuracy"]),   
  "Arbol de Decisión" = c(mcre4$overall["Accuracy"], mcrp4$overall["Accuracy"]), 
  "Redes Neuronales" = c(mcre5$overall["Accuracy"], mcrp5$overall["Accuracy"]), 
  "Bosques Aleatorios" = c(mcre6$overall["Accuracy"], mcrp6$overall["Accuracy"])
)
rownames(resultados) <- c("Entrenamiento", "Prueba")
resultados
##               SVM.Lineal SVM.Radial SVM.Polinómico Arbol.de.Decisión
## Entrenamiento  0.9916667  0.9916667      0.9916667         0.9666667
## Prueba         0.9666667  0.9333333      0.9666667         0.9333333
##               Redes.Neuronales Bosques.Aleatorios
## Entrenamiento        1.0000000          1.0000000
## Prueba               0.9333333          0.9333333
---
title: "CARET"
author: "Ernesto Guendulain A00837680"
date: "2025-02-20"
output: 
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---

![](/Users/ernestoguendulainicloud.com/Downloads/iris-machinelearning.png) 
  
# <span style="color: purple;">Teoría</span>

EL paquete Caret (Classification And Regression Training) es una herramienta poderosa para la implementación de modelos de *Machine learning*.  


# <span style="color: purple;">Instalar paquetes y llamar librerias</span>

```{r}
library(caret)
library(datasets)
library(ggplot2)
library(lattice)
library(DataExplorer)
```


# <span style="color: purple;">Importar la base de datos</span>

```{r}
df <- data.frame(iris)
```


# <span style="color: purple;">Análisis descriptivo</span>

```{r}
create_report(df)
```

# <span style="color: purple;">Importar la base de datos</span>
```{r}
plot_missing(df)
plot_histogram(df)
plot_correlation(df)
```

** NOTA: La variable que queremos predecir debe tener formato de FACTOR.**

# <span style="color: purple;">Partir los datos 80-20</span>
```{r}
set.seed(123)
renglones_entrenamiento <- createDataPartition(df$Species, p=0.8, list=FALSE)
entrenamiento <- iris[renglones_entrenamiento, ]
prueba <- iris[-renglones_entrenamiento, ]
```

# <span style="color: purple;">Distinitos tipos de Métodos para modelar</span>
Los métodos más utilizados para modelar aprendizaje automático son:

* **SVM**: *Support Vecroe Machine* o Máquina de Vectores de Soporte. Hay varios sublipos: Lineal (svmLinear), Radial (svmRadial), Polinómico (svmPoly), etc.
* **Árbol de Decisión**: rpart
* **Redes Neuronales**: nnet
* **Random Forest** o bosques aleatorios: rf

La **validación cruzada** (*cross validation*, CV) es una técnica para evaluar el rendimiento de un modelo, dividiendo los datos en múltiples subconjuntos, permitiendo medir su capacidad de generalización y evitar sobreajuste (*overfitting*)

La **matríz de confusión**(*Confusion Matrix*) permite analizar qué tan bien funciona un modelo y qué tipos de errores comete. Lo que se hace es comparar las predicciones del modelo con los valores reales de la variable objetivo.

Si la precisión es muy alta en entrenamiento (95-100%), pero baja en prueba (60-70%), es una señal de **sobreajuste** (**overfitting**).

# <span style="color: purple;">Modelo 1. SVM Lineal</span>
```{r}
modelo1 <- train(Species ~ ., data = entrenamiento,
                 method = "svmLinear", #Cambiar
                 preProcess=c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10),
                 tuneGrid = data.frame(C=1) #Cambiar hiperparámetros,
                 )
resultado_entrenamiento1 <- predict(modelo1, entrenamiento)
resultado_prueba1 <- predict(modelo1, prueba)

mcre1 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento1, entrenamiento$Species)
mcre1 

mcrp1 <- confusionMatrix(resultado_prueba1, prueba$Species)
mcrp1
```
# <span style="color: purple;">Modelo 2. SVM Radial</span>
```{r}
modelo2 <- train(Species ~ ., data = entrenamiento,
                 method = "svmRadial", #Cambiar
                 preProcess=c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10),
                 tuneGrid = data.frame(sigma=1, C=1) #Cambiar hiperparámetros,
                 )
resultado_entrenamiento2 <- predict(modelo2, entrenamiento)
resultado_prueba2 <- predict(modelo2, prueba)

# Matríz de confunsión del Resultado del Entrenamiento
mcre2 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento2, entrenamiento$Species)
mcre2

# Matríz de confunsión del Resultado de Prueba
mcrp2 <- confusionMatrix(resultado_prueba2, prueba$Species)
mcrp2
```

# <span style="color: purple;">Modelo 3. SVM Polinomial</span>
```{r}
modelo3 <- train(Species ~ ., data = entrenamiento,
                 method = "svmPoly", #Cambiar
                 preProcess=c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10),
                 tuneGrid = data.frame(degree=1, scale=1,  C=1) #Cambiar hiperparámetros,
                 )
resultado_entrenamiento3 <- predict(modelo3, entrenamiento)
resultado_prueba3 <- predict(modelo3, prueba)

# Matríz de confunsión del Resultado del Entrenamiento
mcre3 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento3, entrenamiento$Species)
mcre3

# Matríz de confunsión del Resultado de Prueba
mcrp3 <- confusionMatrix(resultado_prueba3, prueba$Species)
mcrp3
```
# <span style="color: purple;">Modelo 4. Arbol de decisión</span>
```{r}
modelo4 <- train(Species ~ ., data = entrenamiento,
                 method = "rpart", #Cambiar
                 preProcess=c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10),
                 tuneLength = 10
                 )
resultado_entrenamiento4 <- predict(modelo4, entrenamiento)
resultado_prueba4 <- predict(modelo4, prueba)

# Matríz de confunsión del Resultado del Entrenamiento
mcre4 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento4, entrenamiento$Species)
mcre4

# Matríz de confunsión del Resultado de Prueba
mcrp4 <- confusionMatrix(resultado_prueba4, prueba$Species)
mcrp4
```
# <span style="color: purple;">Modelo 5.Redes Neuronales</span>
```{r}
modelo5 <- train(Species ~ ., data = entrenamiento,
                 method = "rf", #Cambiar
                 preProcess=c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10),
                 tuneGrid = expand.grid(mtry = c(2, 4, 6))
                 )
resultado_entrenamiento5 <- predict(modelo5, entrenamiento)
resultado_prueba5 <- predict(modelo5, prueba)

# Matríz de confunsión del Resultado del Entrenamiento
mcre5 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento5, entrenamiento$Species)
mcre5

# Matríz de confunsión del Resultado de Prueba
mcrp5 <- confusionMatrix(resultado_prueba5, prueba$Species)
mcrp5
```

# <span style="color: purple;">Modelo 6.Bosques Aleatorios</span>
```{r}
modelo6 <- train(Species ~ ., data = entrenamiento,
                 method = "rf", #Cambiar
                 preProcess=c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10),
                 tuneGrid = expand.grid(mtry = c(2, 4, 6))
                 )
resultado_entrenamiento6 <- predict(modelo6, entrenamiento)
resultado_prueba6 <- predict(modelo6, prueba)

# Matríz de confunsión del Resultado del Entrenamiento
mcre6 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento6, entrenamiento$Species)
mcre6

# Matríz de confunsión del Resultado de Prueba
mcrp6 <- confusionMatrix(resultado_prueba6, prueba$Species)
mcrp6
```

# <span style="color: purple;">Resumen de resultados</span>
```{r}
resultados <- data.frame(
  "SVM Lineal" = c(mcre1$overall["Accuracy"], mcrp1$overall["Accuracy"]), 
  "SVM Radial" = c(mcre2$overall["Accuracy"], mcrp2$overall["Accuracy"]),
  "SVM Polinómico" = c(mcre3$overall["Accuracy"], mcrp3$overall["Accuracy"]),   
  "Arbol de Decisión" = c(mcre4$overall["Accuracy"], mcrp4$overall["Accuracy"]), 
  "Redes Neuronales" = c(mcre5$overall["Accuracy"], mcrp5$overall["Accuracy"]), 
  "Bosques Aleatorios" = c(mcre6$overall["Accuracy"], mcrp6$overall["Accuracy"])
)
rownames(resultados) <- c("Entrenamiento", "Prueba")
resultados
```

