CARET - Iris
Marcelo Salazar AO1722192
2026-08-26
Teoría
el paquete CARET (Classification And Regression Training) es un paquete integral con una amplia variedad de algoritmos para el aprendizaje automático.
Instalar paquetes y llamar librerías
# install.packages("caret") # algoritmos de aprendizaje automático
library(caret)
# install.packages("ggplot2") # gráficas
library(ggplot2)
# install.packages("lattice") # crear gráficos
library(lattice)
# install.packages("datasets") # usar bases de datos precargadas
library(datasets)
# install.packages("DataExplorer") # análisis descriptivo
library(DataExplorer)
# install.packages("kernlab")
library(kernlab)
# install.packages("randomForest")
library(randomForest)
# install.packages(c("rpart","nnet"))Crear la base de datos
df <- data.frame(iris)
df## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
## 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa
## 8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa
## 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
## 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
## 11 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa
## 12 4.8 3.4 1.6 0.2 setosa
## 13 4.8 3.0 1.4 0.1 setosa
## 14 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa
## 15 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa
## 16 5.7 4.4 1.5 0.4 setosa
## 17 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa
## 18 5.1 3.5 1.4 0.3 setosa
## 19 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa
## 20 5.1 3.8 1.5 0.3 setosa
## 21 5.4 3.4 1.7 0.2 setosa
## 22 5.1 3.7 1.5 0.4 setosa
## 23 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa
## 24 5.1 3.3 1.7 0.5 setosa
## 25 4.8 3.4 1.9 0.2 setosa
## 26 5.0 3.0 1.6 0.2 setosa
## 27 5.0 3.4 1.6 0.4 setosa
## 28 5.2 3.5 1.5 0.2 setosa
## 29 5.2 3.4 1.4 0.2 setosa
## 30 4.7 3.2 1.6 0.2 setosa
## 31 4.8 3.1 1.6 0.2 setosa
## 32 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa
## 33 5.2 4.1 1.5 0.1 setosa
## 34 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa
## 35 4.9 3.1 1.5 0.2 setosa
## 36 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa
## 37 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa
## 38 4.9 3.6 1.4 0.1 setosa
## 39 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa
## 40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa
## 41 5.0 3.5 1.3 0.3 setosa
## 42 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa
## 43 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa
## 44 5.0 3.5 1.6 0.6 setosa
## 45 5.1 3.8 1.9 0.4 setosa
## 46 4.8 3.0 1.4 0.3 setosa
## 47 5.1 3.8 1.6 0.2 setosa
## 48 4.6 3.2 1.4 0.2 setosa
## 49 5.3 3.7 1.5 0.2 setosa
## 50 5.0 3.3 1.4 0.2 setosa
## 51 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
## 52 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
## 53 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor
## 54 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor
## 55 6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor
## 56 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor
## 57 6.3 3.3 4.7 1.6 versicolor
## 58 4.9 2.4 3.3 1.0 versicolor
## 59 6.6 2.9 4.6 1.3 versicolor
## 60 5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor
## 61 5.0 2.0 3.5 1.0 versicolor
## 62 5.9 3.0 4.2 1.5 versicolor
## 63 6.0 2.2 4.0 1.0 versicolor
## 64 6.1 2.9 4.7 1.4 versicolor
## 65 5.6 2.9 3.6 1.3 versicolor
## 66 6.7 3.1 4.4 1.4 versicolor
## 67 5.6 3.0 4.5 1.5 versicolor
## 68 5.8 2.7 4.1 1.0 versicolor
## 69 6.2 2.2 4.5 1.5 versicolor
## 70 5.6 2.5 3.9 1.1 versicolor
## 71 5.9 3.2 4.8 1.8 versicolor
## 72 6.1 2.8 4.0 1.3 versicolor
## 73 6.3 2.5 4.9 1.5 versicolor
## 74 6.1 2.8 4.7 1.2 versicolor
## 75 6.4 2.9 4.3 1.3 versicolor
## 76 6.6 3.0 4.4 1.4 versicolor
## 77 6.8 2.8 4.8 1.4 versicolor
## 78 6.7 3.0 5.0 1.7 versicolor
## 79 6.0 2.9 4.5 1.5 versicolor
## 80 5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor
## 81 5.5 2.4 3.8 1.1 versicolor
## 82 5.5 2.4 3.7 1.0 versicolor
## 83 5.8 2.7 3.9 1.2 versicolor
## 84 6.0 2.7 5.1 1.6 versicolor
## 85 5.4 3.0 4.5 1.5 versicolor
## 86 6.0 3.4 4.5 1.6 versicolor
## 87 6.7 3.1 4.7 1.5 versicolor
## 88 6.3 2.3 4.4 1.3 versicolor
## 89 5.6 3.0 4.1 1.3 versicolor
## 90 5.5 2.5 4.0 1.3 versicolor
## 91 5.5 2.6 4.4 1.2 versicolor
## 92 6.1 3.0 4.6 1.4 versicolor
## 93 5.8 2.6 4.0 1.2 versicolor
## 94 5.0 2.3 3.3 1.0 versicolor
## 95 5.6 2.7 4.2 1.3 versicolor
## 96 5.7 3.0 4.2 1.2 versicolor
## 97 5.7 2.9 4.2 1.3 versicolor
## 98 6.2 2.9 4.3 1.3 versicolor
## 99 5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor
## 100 5.7 2.8 4.1 1.3 versicolor
## 101 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica
## 102 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
## 103 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica
## 104 6.3 2.9 5.6 1.8 virginica
## 105 6.5 3.0 5.8 2.2 virginica
## 106 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica
## 107 4.9 2.5 4.5 1.7 virginica
## 108 7.3 2.9 6.3 1.8 virginica
## 109 6.7 2.5 5.8 1.8 virginica
## 110 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica
## 111 6.5 3.2 5.1 2.0 virginica
## 112 6.4 2.7 5.3 1.9 virginica
## 113 6.8 3.0 5.5 2.1 virginica
## 114 5.7 2.5 5.0 2.0 virginica
## 115 5.8 2.8 5.1 2.4 virginica
## 116 6.4 3.2 5.3 2.3 virginica
## 117 6.5 3.0 5.5 1.8 virginica
## 118 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica
## 119 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica
## 120 6.0 2.2 5.0 1.5 virginica
## 121 6.9 3.2 5.7 2.3 virginica
## 122 5.6 2.8 4.9 2.0 virginica
## 123 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica
## 124 6.3 2.7 4.9 1.8 virginica
## 125 6.7 3.3 5.7 2.1 virginica
## 126 7.2 3.2 6.0 1.8 virginica
## 127 6.2 2.8 4.8 1.8 virginica
## 128 6.1 3.0 4.9 1.8 virginica
## 129 6.4 2.8 5.6 2.1 virginica
## 130 7.2 3.0 5.8 1.6 virginica
## 131 7.4 2.8 6.1 1.9 virginica
## 132 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica
## 133 6.4 2.8 5.6 2.2 virginica
## 134 6.3 2.8 5.1 1.5 virginica
## 135 6.1 2.6 5.6 1.4 virginica
## 136 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica
## 137 6.3 3.4 5.6 2.4 virginica
## 138 6.4 3.1 5.5 1.8 virginica
## 139 6.0 3.0 4.8 1.8 virginica
## 140 6.9 3.1 5.4 2.1 virginica
## 141 6.7 3.1 5.6 2.4 virginica
## 142 6.9 3.1 5.1 2.3 virginica
## 143 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
## 144 6.8 3.2 5.9 2.3 virginica
## 145 6.7 3.3 5.7 2.5 virginica
## 146 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica
## 147 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica
## 148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica
## 149 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica
## 150 5.9 3.0 5.1 1.8 virginicaEntender Datos
summary(df)## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
## Min. :4.300 Min. :2.000 Min. :1.000 Min. :0.100
## 1st Qu.:5.100 1st Qu.:2.800 1st Qu.:1.600 1st Qu.:0.300
## Median :5.800 Median :3.000 Median :4.350 Median :1.300
## Mean :5.843 Mean :3.057 Mean :3.758 Mean :1.199
## 3rd Qu.:6.400 3rd Qu.:3.300 3rd Qu.:5.100 3rd Qu.:1.800
## Max. :7.900 Max. :4.400 Max. :6.900 Max. :2.500
## Species
## setosa :50
## versicolor:50
## virginica :50
##
##
## str(df)## 'data.frame': 150 obs. of 5 variables:
## $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
## $ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
## $ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
## $ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
## $ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...# create_report(df)
plot_missing(df)
plot_histogram(df)
plot_correlation(df)
Nota: En modelos de clasificación, la variable que queremos predecir debe tener formato de FACTOR
Partir de la base de datos
# normalmente 80-20 o 70-30
set.seed(123)
renglones_entrenamiento <- createDataPartition(df$Species, p=0.8, list=FALSE)
entrenamiento <- df[renglones_entrenamiento, ]
prueba <- df[-renglones_entrenamiento, ]Distintos tipos de métodos para modelar
Los métodos más utilizados para modelar aprendizaje automático son:
- SVM: Support Vector Machine o Máquina de
Vectores de Soporte. Hay varios subtipos: Lineal (svmLinear), Radial
(svmRadical), Polinómico (svmPoly), etc.
- Árbol de Decisión: rpart
- Redes Neuronales: nnet
- Random Forest o Bosques Aleatorios: rf
Modelo 1. SVM lineal
modelo1 <- train(Species~., data=entrenamiento,
method="svmLinear", # cambiar
preProcess = c("scale", "center"),
trControl = trainControl(method="cv", number=10) # cambiar
)
resultado_entrenamiento1 <- predict(modelo1, entrenamiento)
resultado_prueba1 <- predict(modelo1, prueba)
# matriz de Confusión
# es una tabla de evaluación que desglosa el rendimiento del modelo de clasificación
# matriz de confusión del Resultado del Entrenamiento
mcre1 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento1, entrenamiento$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# matriz de Confusión del Resultado de la Prueba
mcrp1 <- confusionMatrix(resultado_prueba1, prueba$Species)
mcrp1## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction setosa versicolor virginica
## setosa 10 0 0
## versicolor 0 10 1
## virginica 0 0 9
##
## Overall Statistics
##
## Accuracy : 0.9667
## 95% CI : (0.8278, 0.9992)
## No Information Rate : 0.3333
## P-Value [Acc > NIR] : 2.963e-13
##
## Kappa : 0.95
##
## Mcnemar's Test P-Value : NA
##
## Statistics by Class:
##
## Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity 1.0000 1.0000 0.9000
## Specificity 1.0000 0.9500 1.0000
## Pos Pred Value 1.0000 0.9091 1.0000
## Neg Pred Value 1.0000 1.0000 0.9524
## Prevalence 0.3333 0.3333 0.3333
## Detection Rate 0.3333 0.3333 0.3000
## Detection Prevalence 0.3333 0.3667 0.3000
## Balanced Accuracy 1.0000 0.9750 0.9500Modelo 2. SVM Radial
modelo2 <- train(Species~., data=entrenamiento,
method="svmRadial", # cambiar
preProcess = c("scale", "center"),
trControl = trainControl(method="cv", number=10) # cambiar
)
resultado_entrenamiento2 <- predict(modelo2, entrenamiento)
resultado_prueba2 <- predict(modelo2, prueba)
# matriz de Confusión
# es una tabla de evaluación que desglosa el rendimiento del modelo de clasificación
# matriz de confusión del Resultado del Entrenamiento
mcre2 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento2, entrenamiento$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# matriz de Confusión del Resultado de la Prueba
mcrp2 <- confusionMatrix(resultado_prueba2, prueba$Species)
mcrp2## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction setosa versicolor virginica
## setosa 10 0 0
## versicolor 0 10 2
## virginica 0 0 8
##
## Overall Statistics
##
## Accuracy : 0.9333
## 95% CI : (0.7793, 0.9918)
## No Information Rate : 0.3333
## P-Value [Acc > NIR] : 8.747e-12
##
## Kappa : 0.9
##
## Mcnemar's Test P-Value : NA
##
## Statistics by Class:
##
## Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity 1.0000 1.0000 0.8000
## Specificity 1.0000 0.9000 1.0000
## Pos Pred Value 1.0000 0.8333 1.0000
## Neg Pred Value 1.0000 1.0000 0.9091
## Prevalence 0.3333 0.3333 0.3333
## Detection Rate 0.3333 0.3333 0.2667
## Detection Prevalence 0.3333 0.4000 0.2667
## Balanced Accuracy 1.0000 0.9500 0.9000Modelo 3. SVM Polinómico
modelo3 <- train(Species~., data=entrenamiento,
method="svmPoly", # cambiar
preProcess = c("scale", "center"),
trControl = trainControl(method="cv", number=10) # cambiar
)
resultado_entrenamiento3 <- predict(modelo3, entrenamiento)
resultado_prueba3 <- predict(modelo3, prueba)
# matriz de Confusión
# es una tabla de evaluación que desglosa el rendimiento del modelo de clasificación
# matriz de confusión del Resultado del Entrenamiento
mcre3 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento3, entrenamiento$Species)
mcre3## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction setosa versicolor virginica
## setosa 40 0 0
## versicolor 0 40 4
## virginica 0 0 36
##
## 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 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# matriz de Confusión del Resultado de la Prueba
mcrp3 <- confusionMatrix(resultado_prueba3, prueba$Species)
mcrp3## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction setosa versicolor virginica
## setosa 10 0 0
## versicolor 0 10 2
## virginica 0 0 8
##
## Overall Statistics
##
## Accuracy : 0.9333
## 95% CI : (0.7793, 0.9918)
## No Information Rate : 0.3333
## P-Value [Acc > NIR] : 8.747e-12
##
## Kappa : 0.9
##
## Mcnemar's Test P-Value : NA
##
## Statistics by Class:
##
## Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity 1.0000 1.0000 0.8000
## Specificity 1.0000 0.9000 1.0000
## Pos Pred Value 1.0000 0.8333 1.0000
## Neg Pred Value 1.0000 1.0000 0.9091
## Prevalence 0.3333 0.3333 0.3333
## Detection Rate 0.3333 0.3333 0.2667
## Detection Prevalence 0.3333 0.4000 0.2667
## Balanced Accuracy 1.0000 0.9500 0.9000Modelo 3. SVM rpart
modelo4 <- train(Species~., data=entrenamiento,
method ="rpart", # cambiar
preProcess = c("scale", "center"),
trControl = trainControl(method="cv", number=10),
tuneLength = 10 # cambiar
)
resultado_entrenamiento4 <- predict(modelo4, entrenamiento)
resultado_prueba4 <- predict(modelo4, prueba)
# matriz de Confusión
# es una tabla de evaluación que desglosa el rendimiento del modelo de clasificación
# matriz de confusión del Resultado del Entrenamiento
mcre4 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento4, entrenamiento$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# matriz de Confusión del Resultado de la Prueba
mcrp4 <- confusionMatrix(resultado_prueba4, prueba$Species)
mcrp4## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction setosa versicolor virginica
## setosa 10 0 0
## versicolor 0 10 2
## virginica 0 0 8
##
## Overall Statistics
##
## Accuracy : 0.9333
## 95% CI : (0.7793, 0.9918)
## No Information Rate : 0.3333
## P-Value [Acc > NIR] : 8.747e-12
##
## Kappa : 0.9
##
## Mcnemar's Test P-Value : NA
##
## Statistics by Class:
##
## Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity 1.0000 1.0000 0.8000
## Specificity 1.0000 0.9000 1.0000
## Pos Pred Value 1.0000 0.8333 1.0000
## Neg Pred Value 1.0000 1.0000 0.9091
## Prevalence 0.3333 0.3333 0.3333
## Detection Rate 0.3333 0.3333 0.2667
## Detection Prevalence 0.3333 0.4000 0.2667
## Balanced Accuracy 1.0000 0.9500 0.9000Modelo 5. Bosques Aleatorios
modelo5 <- train(Species~., data=entrenamiento,
method="rf", # cambiar
preProcess = c("scale", "center"),
trControl = trainControl(method="cv", number=10),
tuneGrid = expand.grid(mtry=c(1,2,3)) # cambiar
)
resultado_entrenamiento5 <- predict(modelo5, entrenamiento)
resultado_prueba5 <- predict(modelo5, prueba)
# matriz de Confusión
# es una tabla de evaluación que desglosa el rendimiento del modelo de clasificación
# matriz de confusión del Resultado del Entrenamiento
mcre5 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento5, entrenamiento$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# matriz de Confusión del Resultado de la Prueba
mcrp5 <- confusionMatrix(resultado_prueba5, prueba$Species)
mcrp5## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction setosa versicolor virginica
## setosa 10 0 0
## versicolor 0 10 2
## virginica 0 0 8
##
## Overall Statistics
##
## Accuracy : 0.9333
## 95% CI : (0.7793, 0.9918)
## No Information Rate : 0.3333
## P-Value [Acc > NIR] : 8.747e-12
##
## Kappa : 0.9
##
## Mcnemar's Test P-Value : NA
##
## Statistics by Class:
##
## Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity 1.0000 1.0000 0.8000
## Specificity 1.0000 0.9000 1.0000
## Pos Pred Value 1.0000 0.8333 1.0000
## Neg Pred Value 1.0000 1.0000 0.9091
## Prevalence 0.3333 0.3333 0.3333
## Detection Rate 0.3333 0.3333 0.2667
## Detection Prevalence 0.3333 0.4000 0.2667
## Balanced Accuracy 1.0000 0.9500 0.9000Modelo 6. Redes Neuronales
modelo6 <- train(Species~., data=entrenamiento,
method="nnet", # cambiar
preProcess = c("scale", "center"),
trControl = trainControl(method="cv", number=10), trace = FALSE # cambiar
)
resultado_entrenamiento6 <- predict(modelo6, entrenamiento)
resultado_prueba6 <- predict(modelo6, prueba)
# matriz de Confusión
# es una tabla de evaluación que desglosa el rendimiento del modelo de clasificación
# matriz de confusión del Resultado del Entrenamiento
mcre6 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento6, entrenamiento$Species)
mcre6## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction setosa versicolor virginica
## setosa 40 0 0
## versicolor 0 36 0
## virginica 0 4 40
##
## 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 0.9000 1.0000
## Specificity 1.0000 1.0000 0.9500
## Pos Pred Value 1.0000 1.0000 0.9091
## Neg Pred Value 1.0000 0.9524 1.0000
## Prevalence 0.3333 0.3333 0.3333
## Detection Rate 0.3333 0.3000 0.3333
## Detection Prevalence 0.3333 0.3000 0.3667
## Balanced Accuracy 1.0000 0.9500 0.9750# matriz de Confusión del Resultado de la Prueba
mcrp6 <- confusionMatrix(resultado_prueba6, prueba$Species)
mcrp6## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction setosa versicolor virginica
## setosa 10 0 0
## versicolor 0 9 0
## virginica 0 1 10
##
## Overall Statistics
##
## Accuracy : 0.9667
## 95% CI : (0.8278, 0.9992)
## No Information Rate : 0.3333
## P-Value [Acc > NIR] : 2.963e-13
##
## Kappa : 0.95
##
## Mcnemar's Test P-Value : NA
##
## Statistics by Class:
##
## Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
## Sensitivity 1.0000 0.9000 1.0000
## Specificity 1.0000 1.0000 0.9500
## Pos Pred Value 1.0000 1.0000 0.9091
## Neg Pred Value 1.0000 0.9524 1.0000
## Prevalence 0.3333 0.3333 0.3333
## Detection Rate 0.3333 0.3000 0.3333
## Detection Prevalence 0.3333 0.3000 0.3667
## Balanced Accuracy 1.0000 0.9500 0.9750Tabla de Resultados
resultados <- data.frame(
"svmLinear" = c(mcre1$overall ["Accuracy"],mcrp1$overall["Accuracy"]),
"svmRadial" = c(mcre2$overall ["Accuracy"],mcrp2$overall["Accuracy"]),
"svmPoly" = c(mcre3$overall ["Accuracy"],mcrp3$overall["Accuracy"]),
"rpart" = c(mcre4$overall ["Accuracy"],mcrp4$overall["Accuracy"]),
"rf" = c(mcre5$overall ["Accuracy"],mcrp5$overall["Accuracy"]),
"nnet" = c(mcre6$overall ["Accuracy"],mcrp6$overall["Accuracy"])
)
rownames(resultados) <- c("Exactitud del Entrenamiento","Exactitud de la Prueba")
resultados## svmLinear svmRadial svmPoly rpart rf
## Exactitud del Entrenamiento 0.9916667 0.9916667 0.9666667 0.9666667 1.0000000
## Exactitud de la Prueba 0.9666667 0.9333333 0.9333333 0.9333333 0.9333333
## nnet
## Exactitud del Entrenamiento 0.9666667
## Exactitud de la Prueba 0.9666667Conclusión
En conclusión el modelo de Redes Neuronales es el recomendado.
---
title: "CARET - Iris"
author: "Marcelo Salazar AO1722192"
date: "2026-08-26"
output: 
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    code_download: TRUE
    theme: sandstone
---

<center>
![](https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcSXrkF-Y1clZ6JGXdS1Z1k0ZuapOkjQZcvWFurG1qdg1A&s=10)
</center>

# <span style="color:blue"> Teoría </span>
el paquete **CARET (Classification And Regression Training)** es un paquete integral con una amplia variedad de algoritmos para el aprendizaje automático. 

# <span style="color:blue"> Instalar paquetes y llamar librerías </span>
```{r message=FALSE, warning=FALSE}
# install.packages("caret") # algoritmos de aprendizaje automático
library(caret)
# install.packages("ggplot2") #  gráficas
library(ggplot2)
# install.packages("lattice") # crear gráficos
library(lattice)
# install.packages("datasets") # usar bases de datos precargadas
library(datasets)
# install.packages("DataExplorer") # análisis descriptivo
library(DataExplorer)
# install.packages("kernlab")
library(kernlab)
# install.packages("randomForest")
library(randomForest)
# install.packages(c("rpart","nnet"))
```

# <span style="color:blue"> Crear la base de datos </span>
```{r}
df <- data.frame(iris)
df
```

# <span style="color:blue"> Entender Datos </span>
```{r}
summary(df)
str(df)
# create_report(df)
plot_missing(df)
plot_histogram(df)
plot_correlation(df)
```

**Nota: En modelos de clasificación, la variable que queremos predecir debe tener formato de FACTOR**

# <span style="color:blue"> Partir de la base de datos </span>
```{r}
# normalmente 80-20 o 70-30
set.seed(123)
renglones_entrenamiento <- createDataPartition(df$Species, p=0.8, list=FALSE)
entrenamiento <- df[renglones_entrenamiento, ]
prueba <- df[-renglones_entrenamiento, ]
```

# <span style="color:blue"> Distintos tipos de métodos para modelar </span>
Los métodos más utilizados para modelar aprendizaje automático son:  

* **SVM**: *Support Vector Machine* o Máquina de Vectores de Soporte. Hay varios subtipos: Lineal (svmLinear), Radial (svmRadical), Polinómico (svmPoly), etc.  
* **Árbol de Decisión**: rpart  
* **Redes Neuronales**: nnet  
* **Random Forest** o Bosques Aleatorios: rf

# <span style="color:blue"> Modelo 1. SVM lineal </span>
```{r message=FALSE, warning=FALSE}
modelo1 <- train(Species~., data=entrenamiento,
                 method="svmLinear", # cambiar
                 preProcess = c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10) # cambiar
)

resultado_entrenamiento1 <- predict(modelo1, entrenamiento)
resultado_prueba1 <- predict(modelo1, prueba)

# matriz de Confusión
# es una tabla de evaluación que desglosa el rendimiento del modelo de clasificación

# matriz de confusión del Resultado del Entrenamiento
mcre1 <- confusionMatrix(resultado_entrenamiento1, entrenamiento$Species)
mcre1

# matriz de Confusión del Resultado de la Prueba
mcrp1 <- confusionMatrix(resultado_prueba1, prueba$Species)
mcrp1
```

# <span style="color:blue"> Modelo 2. SVM Radial </span>
```{r}
modelo2 <- train(Species~., data=entrenamiento,
                 method="svmRadial", # cambiar
                 preProcess = c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10) # cambiar
)

resultado_entrenamiento2 <- predict(modelo2, entrenamiento)
resultado_prueba2 <- predict(modelo2, prueba)

# matriz de Confusión
# es una tabla de evaluación que desglosa el rendimiento del modelo de clasificación

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

# matriz de Confusión del Resultado de la Prueba
mcrp2 <- confusionMatrix(resultado_prueba2, prueba$Species)
mcrp2
```
# <span style="color:blue"> Modelo 3. SVM Polinómico </span>
```{r}
modelo3 <- train(Species~., data=entrenamiento,
                 method="svmPoly", # cambiar
                 preProcess = c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10) # cambiar
)

resultado_entrenamiento3 <- predict(modelo3, entrenamiento)
resultado_prueba3 <- predict(modelo3, prueba)

# matriz de Confusión
# es una tabla de evaluación que desglosa el rendimiento del modelo de clasificación

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

# matriz de Confusión del Resultado de la Prueba
mcrp3 <- confusionMatrix(resultado_prueba3, prueba$Species)
mcrp3
```

# <span style="color:blue"> Modelo 3. SVM rpart </span>

```{r}
modelo4 <- train(Species~., data=entrenamiento,
                 method ="rpart", # cambiar
                 preProcess = c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10),
                 tuneLength = 10 # cambiar
)

resultado_entrenamiento4 <- predict(modelo4, entrenamiento)
resultado_prueba4 <- predict(modelo4, prueba)

# matriz de Confusión
# es una tabla de evaluación que desglosa el rendimiento del modelo de clasificación

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

# matriz de Confusión del Resultado de la Prueba
mcrp4 <- confusionMatrix(resultado_prueba4, prueba$Species)
mcrp4
```
# <span style="color:blue"> Modelo 5. Bosques Aleatorios </span>
```{r message=FALSE, warning=FALSE}
modelo5 <- train(Species~., data=entrenamiento,
                 method="rf", # cambiar
                 preProcess = c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10),
                 tuneGrid = expand.grid(mtry=c(1,2,3)) # cambiar
)

resultado_entrenamiento5 <- predict(modelo5, entrenamiento)
resultado_prueba5 <- predict(modelo5, prueba)

# matriz de Confusión
# es una tabla de evaluación que desglosa el rendimiento del modelo de clasificación

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

# matriz de Confusión del Resultado de la Prueba
mcrp5 <- confusionMatrix(resultado_prueba5, prueba$Species)
mcrp5
```

# <span style="color:blue"> Modelo 6. Redes Neuronales </span>
```{r message=FALSE, warning=FALSE}
modelo6 <- train(Species~., data=entrenamiento,
                 method="nnet", # cambiar
                 preProcess = c("scale", "center"),
                 trControl = trainControl(method="cv", number=10), trace = FALSE # cambiar
)

resultado_entrenamiento6 <- predict(modelo6, entrenamiento)
resultado_prueba6 <- predict(modelo6, prueba)

# matriz de Confusión
# es una tabla de evaluación que desglosa el rendimiento del modelo de clasificación

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

# matriz de Confusión del Resultado de la Prueba
mcrp6 <- confusionMatrix(resultado_prueba6, prueba$Species)
mcrp6
```

# <span style="color:blue"> Tabla de Resultados </span>
```{r}
resultados <- data.frame(
  "svmLinear" = c(mcre1$overall ["Accuracy"],mcrp1$overall["Accuracy"]),
  "svmRadial" = c(mcre2$overall ["Accuracy"],mcrp2$overall["Accuracy"]),
  "svmPoly" = c(mcre3$overall ["Accuracy"],mcrp3$overall["Accuracy"]),
  "rpart" = c(mcre4$overall ["Accuracy"],mcrp4$overall["Accuracy"]),
  "rf" = c(mcre5$overall ["Accuracy"],mcrp5$overall["Accuracy"]),
  "nnet" = c(mcre6$overall ["Accuracy"],mcrp6$overall["Accuracy"])
)

rownames(resultados) <- c("Exactitud del Entrenamiento","Exactitud de la Prueba")
resultados

```

# <span style="color:blue"> Conclusión </span>
En conclusión el modelo de **Redes Neuronales** es el recomendado.