dataf <- read.csv("/Users/lishdz/Desktop/R/titanic.csv")
summary(dataf)
## pclass survived name sex
## Min. :1.000 Min. :0.000 Length:1309 Length:1309
## 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
##
## age sibsp parch ticket
## Min. : 0.1667 Min. :0.0000 Min. :0.000 Length:1309
## 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 :263
## fare cabin embarked boat
## Min. : 0.000 Length:1309 Length:1309 Length:1309
## 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 :1
## body home.dest
## Min. : 1.0 Length:1309
## 1st Qu.: 72.0 Class :character
## Median :155.0 Mode :character
## Mean :160.8
## 3rd Qu.:256.0
## Max. :328.0
## NA's :1188
titanic <- dataf[,c("pclass", "age", "sex", "survived")] #funcion para filtar por columnas
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': 1309 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/ 2 levels "female","male": 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 ...
## $ survived: Factor w/ 2 levels "Murió","Sobrevivió": 2 2 1 1 1 2 2 1 2 1 ...
sum(is.na(titanic))
## [1] 263
titanic <- na.omit(titanic)
library(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) *
library(rpart.plot)
rpart.plot(arbol)
prp(arbol, extra=7, prefix = "fracción\n")
Con este árbol de decisiones se puede determinar cual es la probabilidad que tendría un persona de sobrevivir en el Titanic tomando en cuenta su género, su edad, y el tipo de pasaje que tenía (primera, segunda o tercera clase). En mi caso empezaría con una posibilidad de 41% de sobrevivir, después por ser mujer mi probabilidad aumenta a un 75%, finalmente esperaría poder estar en la segunda o primera clase para aumentar mi probabilidad de sobrevivir a 93%.