Titanic

Importar la base de datos

bd<-read.csv("/Users/Karen/Downloads/titanic.csv")

Entender la base de datos

summary(bd)

##      pclass         survived         name               sex           
##  Min.   :1.000   Min.   :0.000   Length:1310        Length:1310       
##  1st Qu.:2.000   1st Qu.:0.000   Class :character   Class :character  
##  Median :3.000   Median :0.000   Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   :2.295   Mean   :0.382                                        
##  3rd Qu.:3.000   3rd Qu.:1.000                                        
##  Max.   :3.000   Max.   :1.000                                        
##  NA's   :1       NA's   :1                                            
##       age              sibsp            parch          ticket         
##  Min.   : 0.1667   Min.   :0.0000   Min.   :0.000   Length:1310       
##  1st Qu.:21.0000   1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.000   Class :character  
##  Median :28.0000   Median :0.0000   Median :0.000   Mode  :character  
##  Mean   :29.8811   Mean   :0.4989   Mean   :0.385                     
##  3rd Qu.:39.0000   3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:0.000                     
##  Max.   :80.0000   Max.   :8.0000   Max.   :9.000                     
##  NA's   :264       NA's   :1        NA's   :1                         
##       fare            cabin             embarked             boat          
##  Min.   :  0.000   Length:1310        Length:1310        Length:1310       
##  1st Qu.:  7.896   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Median : 14.454   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   : 33.295                                                           
##  3rd Qu.: 31.275                                                           
##  Max.   :512.329                                                           
##  NA's   :2                                                                 
##       body        home.dest        
##  Min.   :  1.0   Length:1310       
##  1st Qu.: 72.0   Class :character  
##  Median :155.0   Mode  :character  
##  Mean   :160.8                     
##  3rd Qu.:256.0                     
##  Max.   :328.0                     
##  NA's   :1189

Filtrar la base de datos

Titanic <- bd[,c("pclass", "age", "sex","survived")]

Titanic$survived<- as.factor (ifelse(Titanic$survived==0, "Murió", "Sobrevivió"))
Titanic$pclass<- as.factor(Titanic$pclass)
Titanic$sex<- as.factor(Titanic$sex)
str(Titanic)

## 'data.frame':    1310 obs. of  4 variables:
##  $ pclass  : Factor w/ 3 levels "1","2","3": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ age     : num  29 0.917 2 30 25 ...
##  $ sex     : Factor w/ 3 levels "","female","male": 2 3 2 3 2 3 2 3 2 3 ...
##  $ survived: Factor w/ 2 levels "Murió","Sobrevivió": 2 2 1 1 1 2 2 1 2 1 ...

sum(is.na(Titanic))

## [1] 266

Titanic<- na.omit(Titanic)

Crear el árbol de decisión

#install.packages("rpart.plot")
library(rpart.plot)

## Loading required package: rpart

arbol<- rpart(formula = survived ~ ., data=Titanic)
arbol

## n= 1046 
## 
## node), split, n, loss, yval, (yprob)
##       * denotes terminal node
## 
##  1) root 1046 427 Murió (0.59177820 0.40822180)  
##    2) sex=male 658 135 Murió (0.79483283 0.20516717)  
##      4) age>=9.5 615 110 Murió (0.82113821 0.17886179) *
##      5) age< 9.5 43  18 Sobrevivió (0.41860465 0.58139535)  
##       10) pclass=3 29  11 Murió (0.62068966 0.37931034) *
##       11) pclass=1,2 14   0 Sobrevivió (0.00000000 1.00000000) *
##    3) sex=female 388  96 Sobrevivió (0.24742268 0.75257732)  
##      6) pclass=3 152  72 Murió (0.52631579 0.47368421)  
##       12) age>=1.5 145  66 Murió (0.54482759 0.45517241) *
##       13) age< 1.5 7   1 Sobrevivió (0.14285714 0.85714286) *
##      7) pclass=1,2 236  16 Sobrevivió (0.06779661 0.93220339) *

#install.packages("rpart.plot")
library(rpart.plot)
rpart.plot(arbol)

prp(arbol,extra=7,prefix="fraccion/n")

Conclusiones

Con este ejercicio, aprendimos a modelar un árbol de decisión a partir de un conjunto de datos, con la finalidad de obtener resultados específicos y tomar una decisión. Este árbol permitió plantear el problema desde distintas perspectivas, donde se encontró que, en el caso del Titanic, para tener 0.93 posibilidades de sobrevivir, se debe ser mujer y estar en primera clase.

El análisis con R permitió clasificar los datos y visualizar todas las posibles variaciones de tomar una decisión; además de que sus diagramas ofrecen una composición visual a color que facilita la interpretación, acorde a lo que se requiere.