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library(rpart.plot)
library(knitr)
library(e1071)        # Vectores de Soporte SVM
library(rpart)        # Arboles de clasificación

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 datos <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Machine-Learning-con-R/main/datos/heart_2020_cleaned.csv")

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str(datos)

## 'data.frame':    319795 obs. of  18 variables:
##  $ HeartDisease    : chr  "No" "No" "No" "No" ...
##  $ BMI             : num  16.6 20.3 26.6 24.2 23.7 ...
##  $ Smoking         : chr  "Yes" "No" "Yes" "No" ...
##  $ AlcoholDrinking : chr  "No" "No" "No" "No" ...
##  $ Stroke          : chr  "No" "Yes" "No" "No" ...
##  $ PhysicalHealth  : num  3 0 20 0 28 6 15 5 0 0 ...
##  $ MentalHealth    : num  30 0 30 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ DiffWalking     : chr  "No" "No" "No" "No" ...
##  $ Sex             : chr  "Female" "Female" "Male" "Female" ...
##  $ AgeCategory     : chr  "55-59" "80 or older" "65-69" "75-79" ...
##  $ Race            : chr  "White" "White" "White" "White" ...
##  $ Diabetic        : chr  "Yes" "No" "Yes" "No" ...
##  $ PhysicalActivity: chr  "Yes" "Yes" "Yes" "No" ...
##  $ GenHealth       : chr  "Very good" "Very good" "Fair" "Good" ...
##  $ SleepTime       : num  5 7 8 6 8 12 4 9 5 10 ...
##  $ Asthma          : chr  "Yes" "No" "Yes" "No" ...
##  $ KidneyDisease   : chr  "No" "No" "No" "No" ...
##  $ SkinCancer      : chr  "Yes" "No" "No" "Yes" ...

summary(datos)

##  HeartDisease            BMI          Smoking          AlcoholDrinking   
##  Length:319795      Min.   :12.02   Length:319795      Length:319795     
##  Class :character   1st Qu.:24.03   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Median :27.34   Mode  :character   Mode  :character  
##                     Mean   :28.33                                        
##                     3rd Qu.:31.42                                        
##                     Max.   :94.85                                        
##     Stroke          PhysicalHealth    MentalHealth    DiffWalking       
##  Length:319795      Min.   : 0.000   Min.   : 0.000   Length:319795     
##  Class :character   1st Qu.: 0.000   1st Qu.: 0.000   Class :character  
##  Mode  :character   Median : 0.000   Median : 0.000   Mode  :character  
##                     Mean   : 3.372   Mean   : 3.898                     
##                     3rd Qu.: 2.000   3rd Qu.: 3.000                     
##                     Max.   :30.000   Max.   :30.000                     
##      Sex            AgeCategory            Race             Diabetic        
##  Length:319795      Length:319795      Length:319795      Length:319795     
##  Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##  PhysicalActivity    GenHealth           SleepTime         Asthma         
##  Length:319795      Length:319795      Min.   : 1.000   Length:319795     
##  Class :character   Class :character   1st Qu.: 6.000   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Median : 7.000   Mode  :character  
##                                        Mean   : 7.097                     
##                                        3rd Qu.: 8.000                     
##                                        Max.   :24.000                     
##  KidneyDisease       SkinCancer       
##  Length:319795      Length:319795     
##  Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character  
##                                       
##                                       
##

Limpiar datos

No es necesario alguna transformación

Las variables de interés

Todas las variables son de entrada o variables independientes:

“BMI”: Indice de masa corporal con valores entre 12.02 y 94.85.
“Smoking”: Si la persona es fumadora o no con valores categóritos de ‘Yes’ o ‘No’.
“AlcoholDrinking” : Si consume alcohol o no, con valores categóricos de ‘Yes’ o ‘No’.
“Stroke”: Si padece alguna anomalía cerebrovascular, apoplejia o algo similar, con valores categóricos de ‘Yes’ o ‘No’.
“PhysicalHealth” Estado físico en lo general con valores entre 0 y 30.
“MentalHealth”. Estado mental en lo general con valores entre 0 y 30.
“DiffWalking” . Que si se le dificulta caminar o tiene algún padecimiento al caminar, con valores categóritoc de ‘Yes’ o ‘No’.
“Sex”: Género de la persona, con valores de ‘Female’ y ‘Male’ para distinguir al género femenino y masculino respectivamente.
“AgeCategory”: Una clasificación de la edad de la persona de entre 18 y 80 años. La primera categoría con un rango de edad entre 18-24, a partir de 25 con rangos de 5 en 5 hasta la clase de 75-80 y una última categoría mayores de 80 años.
“Race”. Raza u origen de la persona con valores categóricos de ‘American Indian/Alaskan Native’, ’Asian’,’Black’, ’Hispanic’, ’Other’ y’White’.
“Diabetic”. Si padece o ha padecido de diabetes en cuatro condiciones siendo Yes y No para si o no: ‘No’, ‘borderline diabetes’ condición antes de detectarse diabetes tipo 2, ‘Yes’, y ‘Yes (during pregnancy)’ durante embarazo.
“PhysicalActivity” que si realiza actividad física, con valores categóricos de ‘Yes’ o ‘No’.
“GenHealth”: EStado general de salud de la persona con valores categóricos de ‘Excellent’, ‘Very good’, ’Good’, ’Fair’ y ’Poor’ con significado en español de excelente, muy buena, buena, regular y pobre o deficiente.
“SleepTime”: valor numérico de las horas de sueño u horas que duerme la persona con valores en un rango entre 1 y 24.
“Asthma”: si padece de asma o no, con valores categóricos de ‘Yes’ o ‘No’.
“KidneyDisease”: si tiene algún padecimiento en los riñones, con valores categóricos de ‘Yes’ o ‘No’.
“SkinCancer”: si padece algún tipo de cáncer de piel, con valores categóricos de ‘Yes’ o ‘No’.

La variable de interés como dependiente o variable de salida es la de daño al corazón (HeartDisease), con valores categóricos de ‘Yes’ o ‘No’.

Datos de entrenamiento y validación

Se parten los datos en en datos de entrenamiento con el 80% y datos de validación con el 20%.

set.seed(1270)
entrena <- createDataPartition(y = datos$HeartDisease, 
                               p = 0.8, 
                               list = FALSE, 
                               times = 1)
# Datos entrenamiento
datos.entrenamiento <- datos[entrena, ]  # [renglones, columna]
# Datos validación
datos.validacion <- datos[-entrena, ]

Datos de entrenamiento

Se muestran los primeros 20 registros datos de entrenamiento

kable(head(datos.entrenamiento, 20), caption = "Primeros 20 registros de datos de entrenamiento")

Primeros 20 registros de datos de entrenamiento
	HeartDisease	BMI	Smoking	AlcoholDrinking	Stroke	PhysicalHealth	MentalHealth	DiffWalking	Sex	AgeCategory	Race	Diabetic	PhysicalActivity	GenHealth	SleepTime	Asthma	KidneyDisease	SkinCancer
1	No	16.60	Yes	No	No	3	30	No	Female	55-59	White	Yes	Yes	Very good	5	Yes	No	Yes
2	No	20.34	No	No	Yes	0	0	No	Female	80 or older	White	No	Yes	Very good	7	No	No	No
3	No	26.58	Yes	No	No	20	30	No	Male	65-69	White	Yes	Yes	Fair	8	Yes	No	No
4	No	24.21	No	No	No	0	0	No	Female	75-79	White	No	No	Good	6	No	No	Yes
5	No	23.71	No	No	No	28	0	Yes	Female	40-44	White	No	Yes	Very good	8	No	No	No
6	Yes	28.87	Yes	No	No	6	0	Yes	Female	75-79	Black	No	No	Fair	12	No	No	No
7	No	21.63	No	No	No	15	0	No	Female	70-74	White	No	Yes	Fair	4	Yes	No	Yes
8	No	31.64	Yes	No	No	5	0	Yes	Female	80 or older	White	Yes	No	Good	9	Yes	No	No
9	No	26.45	No	No	No	0	0	No	Female	80 or older	White	No, borderline diabetes	No	Fair	5	No	Yes	No
11	Yes	34.30	Yes	No	No	30	0	Yes	Male	60-64	White	Yes	No	Poor	15	Yes	No	No
12	No	28.71	Yes	No	No	0	0	No	Female	55-59	White	No	Yes	Very good	5	No	No	No
14	No	28.15	No	No	No	7	0	Yes	Female	80 or older	White	No	No	Good	7	No	No	No
15	No	29.29	Yes	No	No	0	30	Yes	Female	60-64	White	No	No	Good	5	No	No	No
16	No	29.18	No	No	No	1	0	No	Female	50-54	White	No	Yes	Very good	6	No	No	No
17	No	26.26	No	No	No	5	2	No	Female	70-74	White	No	No	Very good	10	No	No	No
18	No	22.59	Yes	No	No	0	30	Yes	Male	70-74	White	No, borderline diabetes	Yes	Good	8	No	No	No
19	No	29.86	Yes	No	No	0	0	Yes	Female	75-79	Black	Yes	No	Fair	5	No	Yes	No
20	No	18.13	No	No	No	0	0	No	Male	80 or older	White	No	Yes	Excellent	8	No	No	Yes
21	No	21.16	No	No	No	0	0	No	Female	80 or older	Black	No, borderline diabetes	No	Good	8	No	No	No
22	No	28.90	No	No	No	2	5	No	Female	70-74	White	Yes	No	Very good	7	No	No	No

Datos de validación

Se muestran los primeros 20 registros de datos de validación .

kable(head(datos.validacion, 20), caption = "Primeros 20 registros de datos de validación")

Primeros 20 registros de datos de validación
	HeartDisease	BMI	Smoking	AlcoholDrinking	Stroke	PhysicalHealth	MentalHealth	DiffWalking	Sex	AgeCategory	Race	Diabetic	PhysicalActivity	GenHealth	SleepTime	Asthma	KidneyDisease	SkinCancer
10	No	40.69	No	No	No	0	0	Yes	Male	65-69	White	No	Yes	Good	10	No	No	No
13	No	28.37	Yes	No	No	0	0	Yes	Male	75-79	White	Yes	Yes	Very good	8	No	No	No
23	No	26.17	Yes	No	No	0	15	No	Female	45-49	White	No	Yes	Very good	6	No	No	No
26	No	29.18	Yes	No	No	30	30	Yes	Female	60-64	White	No	No	Poor	6	Yes	No	No
33	No	45.35	No	No	No	30	0	Yes	Male	70-74	White	Yes	No	Good	8	No	No	No
39	No	27.37	Yes	No	No	0	0	No	Female	80 or older	White	No	No	Very good	8	No	No	No
44	Yes	30.23	Yes	No	No	6	2	Yes	Female	75-79	White	Yes	Yes	Fair	8	No	Yes	No
45	No	30.34	Yes	No	No	30	10	Yes	Male	55-59	White	No, borderline diabetes	No	Fair	6	No	No	No
49	No	20.12	No	No	No	0	0	Yes	Female	80 or older	White	No	No	Fair	7	No	No	Yes
52	No	31.09	No	No	No	2	0	No	Female	65-69	White	No	Yes	Very good	7	No	No	No
59	No	29.55	No	No	No	0	0	No	Male	70-74	White	Yes	Yes	Good	7	No	No	No
67	No	34.01	Yes	No	No	14	0	No	Female	80 or older	White	No	No	Good	7	Yes	Yes	Yes
70	No	40.00	No	No	No	0	0	No	Male	60-64	Asian	Yes	No	Good	6	No	No	No
72	No	27.76	Yes	No	No	15	0	Yes	Female	80 or older	White	No	No	Good	8	Yes	No	No
84	No	28.25	No	No	No	0	3	Yes	Male	75-79	White	No	Yes	Good	8	No	No	No
95	No	23.96	Yes	No	No	0	0	No	Female	60-64	Black	No	Yes	Excellent	5	No	No	No
106	No	58.54	No	No	No	30	0	Yes	Male	65-69	Other	No, borderline diabetes	Yes	Poor	3	Yes	No	No
107	No	24.13	No	No	No	6	15	No	Female	60-64	White	No	No	Fair	10	Yes	No	No
114	No	34.46	No	No	No	0	0	No	Female	65-69	White	Yes	Yes	Good	7	No	No	No
116	No	34.41	No	No	No	0	30	No	Female	55-59	White	No	Yes	Good	9	No	No	No

Arbol de Clasificación

Se construye el modelo con los datos de entrenamiento mediante la función rpart().

El árbol no se puede visualizar cn todos los registros de los datos de entrenamiento, se hicieron las pruebas y se logra visualizar aproximadamente con 2000 registros de una muestra a partir de los datos de entrenamiento.

Si se construye el modelo con todos los registros de los datos de entrenamiento, pero no se puede observar la visualización del árbol y sus ramificaciones, razón por la cual se hace con una muestra de los datos de entrenamiento.

muestra <- sample(x = 1:nrow(datos.entrenamiento), size = 2000, replace = FALSE)
modelo.ac = rpart(data = datos.entrenamiento[muestra,],formula =    HeartDisease ~ .)

Resumen y/o estadísticos del modelo

El resumen del modelo muestra algunos estadísticos importantes:

summary(modelo.ac)

## Call:
## rpart(formula = HeartDisease ~ ., data = datos.entrenamiento[muestra, 
##     ])
##   n= 2000 
## 
##   CP nsplit rel error xerror xstd
## 1  0      0         1      0    0
## 
## Node number 1: 2000 observations
##   predicted class=No  expected loss=0.0895  P(node) =1
##     class counts:  1821   179
##    probabilities: 0.910 0.089

Entonces una posible predicción sería siguiendo las reglas de asociación y condicionales del modelo.

Visualizar árbol de clasificación

prp(modelo.ac, main = "Arbol de Clasificación")

Generar predicciones del modelo regresión logística

Se generan predicciones con datos de validación con el argumento class de clasificación, es decir, Yes o No.

prediciones_ac = predict(object = modelo.ac,newdata = datos.validacion, type = "class")

Predicciones

Head(predicciones, 20) los primeros 20 predicciones

head(prediciones_ac, 20)

##  [1] No No No No No No No No No No No No No No No No No No No No
## Levels: No Yes

Generar tabla comparativa

Se construye una tabla comparativa con los valores de interés

t_comparativa = data.frame("real" = datos.validacion[,c('HeartDisease')],"prediccion"= prediciones_ac)
# t_comparativa <- t_comparativa %>%
#  mutate(heartDiseasePred = 
top20 = head(t_comparativa,20)
kable(top20,caption = 'Primeros 20 registros')

Primeros 20 registros
real	prediccion
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
Yes	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No

Evaluando el modelo

Una matriz de confusión es una herramienta que permite evaluación de un modelo de clasificación

Cada columna de la matriz representa el número de predicciones de cada clase, mientras que cada fila representa a las instancias en la clase real.

Uno de los beneficios de las matrices de confusión es que facilitan ver si el sistema está confundiendo las diferentes clases o resultados.

Hay que encontrar a cuantos casos se le atinaron utilizando los datos de validación y con ello encontrar el porcentaje de aciertos.

Se puede evaluar el modelo con la matriz de confusión interpretando algunos estadísticos:

Se evalúa el modelo de acuerdo a estas condiciones:

Accuracy o exactitud \[ accuracy = \frac{VP + VN}{VP+FP+FN+VN} \\ n = VP+FP+FN+VN \]
Precision o precisión

\[ precision = \frac{VP}{VP + FP} \]

Recall o recuperación \[ recall = \frac{VP}{VP + FN} \]
Especificity o especificidad (tasa de verdaderos negativos)

\[ especificity = \frac{VN}{VN + FP} \]

Construyendo la matriz de confusión del modelo de regresión logística

Factorizar las columnas

Factorizar en R significa categorizar con la función “as.factor” o “factor”

Se muestra a tabla con las columnas de interés para interpretar las predicciones.

t_comparativa$real = as.factor(t_comparativa$real)
t_comparativa$prediccion = as.factor(t_comparativa$prediccion)
kable(head(t_comparativa, 20), caption = "Tabla comparativa, primeros 20 registros")

Tabla comparativa, primeros 20 registros
real	prediccion
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
Yes	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No
No	No

Creando de la matriz de confusión con la función confusionMatrix() de la librería caret con las variables de interés: “real” y “prediccion”, que representan los valores reales y las predicciones respectivamente.

matrixConfusion <- confusionMatrix(t_comparativa$real,t_comparativa$prediccion)
matrixConfusion

## Confusion Matrix and Statistics
## 
##           Reference
## Prediction    No   Yes
##        No  58484     0
##        Yes  5474     0
##                                           
##                Accuracy : 0.9144          
##                  95% CI : (0.9122, 0.9166)
##     No Information Rate : 1               
##     P-Value [Acc > NIR] : 1               
##                                           
##                   Kappa : 0               
##                                           
##  Mcnemar's Test P-Value : <2e-16          
##                                           
##             Sensitivity : 0.9144          
##             Specificity :     NA          
##          Pos Pred Value :     NA          
##          Neg Pred Value :     NA          
##              Prevalence : 1.0000          
##          Detection Rate : 0.9144          
##    Detection Prevalence : 0.9144          
##       Balanced Accuracy :     NA          
##                                           
##        'Positive' Class : No              
##

El valor estadístico de Accuracy = Exactitud igual a 0.9069 significa un valor aproximado del 90.69; se interpreta que de cada 100 el modelo acierta en la predicción el 90.69% de las ocasiones.

El modelo se construyó solo con una muestra de 2000 registros de los datos de entrenamiento.

Si la métrica era que debiera tener un valor por encima del 70% el modelo se acepta pero debe compararse contra otro modelo de clasificación para ver cual es más eficiente en relación tan solo en el estadístico de exactitud.

Este valor de Accuracy = Exactitud deberá compararse contra otros modelos.

Predicciones con datos nuevos

Se crea un registro de una persona con ciertas condiciones de salud.

BMI <- 38
Smoking <- 'Yes'
AlcoholDrinking = 'Yes'
Stroke <- 'Yes'
PhysicalHealth <- 2
MentalHealth = 5
DiffWalking = 'Yes'
Sex = 'Male'
AgeCategory = '70-74'
Race = 'Black'
Diabetic <- 'Yes'
PhysicalActivity = "No"
GenHealth = "Fair"
SleepTime = 12
Asthma = "Yes"
KidneyDisease = "Yes"
SkinCancer = 'No'
persona <- data.frame(BMI,Smoking, AlcoholDrinking, Stroke, PhysicalHealth, MentalHealth, DiffWalking, Sex, AgeCategory, Race, Diabetic, PhysicalActivity, GenHealth, SleepTime, Asthma, KidneyDisease, SkinCancer)
persona

##   BMI Smoking AlcoholDrinking Stroke PhysicalHealth MentalHealth DiffWalking
## 1  38     Yes             Yes    Yes              2            5         Yes
##    Sex AgeCategory  Race Diabetic PhysicalActivity GenHealth SleepTime Asthma
## 1 Male       70-74 Black      Yes               No      Fair        12    Yes
##   KidneyDisease SkinCancer
## 1           Yes         No

Se hace la predicción con estos valores:

prediccion <- predict(object = modelo.ac, newdata = persona, type = "class")
prediccion

## [1] No
## Levels: No Yes

# prediccion <- prediccion$fit
# prediccion

Entonces la predicción es:

Si la predicción es ‘No’ entonces no tienen afección del corazón, en caso contrario de ‘Yes’ entonces implica que si tiene daño del corazón.

Caso 9. Arbol de Clasificación. Daños corazón.

Jorge Alejandro Ibara Diaz

2022-11-30

Objetivo

Descripción

Fundamento teórico