Objetivo

Construir un modelo basado en árboles de regresión y realizar predicciones

Descripción

Con los datos de precios de casas aplicar un modelo de árboles de regresión y realizar predicciones

Fundamento teórico

Los árboles de regresión/clasificación tienen como objetivo predecir la variable respuesta Y en función de covariables. (Hernández, 2020)

Los árboles de regresión permiten al igual que otros modelos de regresión predecir una variable dependiente Y en relación varias variables independentes Xs.

Proceso

Se recomienda apoyare del caso del enlace: (Pizarro, 2020)

1. Cargar librerías

library(rpart)      # Arboles
library(rpart.plot) # Visualizar y represenar árboles
library(caret)      # Para llevar a cabo particiones de conjuntos de datos en caso de...
library(dplyr)      # Para select, filter, mutate, arange ....
library(readr)      # Para leer datos
library(ggplot2)    # Para grafica mas vistosas
library(reshape)    # Para renombrar columnas
library(knitr)

options(scipen = 999) # Notación normal para que no salga notación científica

2. Cargar datos

datos <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/FundamentosMachineLearning/master/datos/datos%20precios%20de%20casas.csv", encoding = "UTF-8")

3. Limpiar datos

  • Quitar columnas que no se necesitan
  • Poner banio al nombre de la variable
  • Poner 0 los NA en todas las variables porque no tiene estacionamiento
datos <- datos[,c(1,2,3,4,7,8)]
names(datos)[4] <- c("banio")

datos <- mutate(datos, estacionamientos = ifelse(is.na(estacionamientos) ,0,estacionamientos ))

datos <- mutate(datos, construccion = ifelse(is.na(construccion),mean(construccion, na.rm = TRUE),construccion ))

kable(head(datos), caption = "Los datos")
Los datos
precio estacionamientos recamaras banio construccion terreno
1780000 2 3 2 169 126
650000 1 3 1 90 90
590000 2 2 2 63 90
1300000 2 3 2 130 120
1000000 2 2 1 110 160
465000 2 3 1 53 89

4. Conjunto de entrenamiento y conjunto de validación 70%, 30%

set.seed(2020)
entrena <- createDataPartition(y = datos$precio, p = 0.7, list = FALSE, times = 1)

# Datos entrenamiento
datos.entrenamiento <- datos[entrena, ]  # [renglones, columna]

# Datos validación
datos.validacion <- datos[-entrena, ]

kable(head(datos.entrenamiento, 10), caption = "Datos de entrenamiento  (primeros diez)", row.names = 1:nrow(datos.entrenamiento))
Datos de entrenamiento (primeros diez)
precio estacionamientos recamaras banio construccion terreno
2 650000 1 3 1 90.0000 90
3 590000 2 2 2 63.0000 90
4 1300000 2 3 2 130.0000 120
5 1000000 2 2 1 110.0000 160
7 780000 2 1 1 84.0000 90
8 464520 0 2 1 47.0000 98
10 580000 0 3 1 65.0000 103
11 1550000 2 3 2 155.0000 126
12 640000 0 2 1 151.1156 90
14 480000 0 2 1 53.0000 90 
kable(head(datos.validacion, 10), caption = "Datos de validación  (primeros diez)", row.names = 1:nrow(datos.entrenamiento))
Datos de validación (primeros diez)
precio estacionamientos recamaras banio construccion terreno
1 1780000 2 3 2.0 169.00 126
6 465000 2 3 1.0 53.00 89
9 660000 0 3 1.0 73.00 112
13 2350000 2 3 2.5 194.56 203
16 1000000 2 3 2.0 110.00 120
23 660000 0 3 1.0 73.00 112
25 1750000 1 3 2.0 154.00 130
32 2100000 0 4 2.0 151.00 151
34 640000 1 2 1.0 60.00 90
35 462000 1 2 1.0 47.00 90

5. Generar el modelo de árbol de regresión

  • El comando para generar un modelo de árbol de decisión, usando la librería rpart
  • La función lleva el mismo nombre
set.seed(2020) # Semilla

modelo <- rpart(formula = precio  ~ ., data = datos.entrenamiento)

modelo
## n= 38 
## 
## node), split, n, deviance, yval
##       * denotes terminal node
## 
## 1) root 38 81930710000000 1572540.0  
##   2) construccion< 205.5 30  6480123000000  991950.7  
##     4) construccion< 152.5578 23  1930233000000  807892.2  
##       8) construccion< 96.5 12   116237700000  603043.3 *
##       9) construccion>=96.5 11   761104500000 1031364.0 *
##     5) construccion>=152.5578 7  1210533000000 1596714.0 *
##   3) construccion>=205.5 8 27416120000000 3749750.0 *
6. Visualizar el árbol de regresión

Dibujar el árbol mediante la función prp()

prp(modelo, type = 2, nn = TRUE, 
    fallen.leaves = TRUE, faclen = 4,
    varlen = 8,  shadow.col = "gray")

7. Predecir con datos de validación

prediccion <- predict(object = modelo, newdata =  datos.validacion)

prediccion
##         1         6         9        13        16        23        25        32 
## 1596714.3  603043.3  603043.3 1596714.3 1031363.6  603043.3 1596714.3 1031363.6 
##        34        35        45        49        51 
##  603043.3  603043.3 1596714.3 1031363.6 1596714.3
  • Ver los datos de la predicción en un tabla
predicciones <- data.frame(datos.validacion, prediccion)

kable(predicciones)
precio estacionamientos recamaras banio construccion terreno prediccion
1 1780000 2 3 2.0 169.00 126 1596714.3
6 465000 2 3 1.0 53.00 89 603043.3
9 660000 0 3 1.0 73.00 112 603043.3
13 2350000 2 3 2.5 194.56 203 1596714.3
16 1000000 2 3 2.0 110.00 120 1031363.6
23 660000 0 3 1.0 73.00 112 603043.3
25 1750000 1 3 2.0 154.00 130 1596714.3
32 2100000 0 4 2.0 151.00 151 1031363.6
34 640000 1 2 1.0 60.00 90 603043.3
35 462000 1 2 1.0 47.00 90 603043.3
45 960000 1 3 2.0 162.00 90 1596714.3
49 1200000 1 3 1.5 115.00 112 1031363.6
51 3450000 2 3 2.0 200.00 280 1596714.3

8. Predecir con nuevo registro y nuevos valores

estacionamientos <- 2
recamaras <- 3
banio <- 2
construccion <- 250
terreno = 201

nuevos.datos <- data.frame(estacionamientos=estacionamientos,recamaras=recamaras, banio=banio, construccion=construccion,terreno=terreno)

prediccion <- predict(object = modelo, 
                      newdata = nuevos.datos)
                      
                      

paste("El valor del precio predicho es: ", round(prediccion, 2))
## [1] "El valor del precio predicho es:  3749750"

Referencias bibliográficas

Hernández, F. (2020). Modelos predictivos. https://fhernanb.github.io/libro_mod_pred/

Pizarro, R. (2020). Arboles de regresion para predecir el precio de casas en melbourne. https://rpubs.com/rpizarro/581253