# Cargar el paquete necesario
library(readr)
library(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ purrr 1.0.2
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ ggplot2 3.5.1 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tidyr 1.3.1
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors# Cargar los datos desde el archivo CSV
datos_limpios <- read_csv("base_de_datos_dep.csv")## Rows: 846 Columns: 2
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## dbl (2): DM_raw, DM_gravity
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.# Mostrar las primeras filas de los datos para verificar la carga correcta
head(datos_limpios)## # A tibble: 6 × 2
## DM_raw DM_gravity
## <dbl> <dbl>
## 1 39.4 35.6
## 2 37.9 34.3
## 3 35.3 34.2
## 4 30.7 30.1
## 5 37.3 34.1
## 6 32.3 32.4# Paso 4: Dividir los datos en conjunto de entrenamiento y prueba (si es necesario)
set.seed(123) # Establecer semilla para reproducibilidad
# Proporción de datos para entrenamiento y prueba (por ejemplo, 80% para entrenamiento, 20% para prueba)
proporcion_entrenamiento <- 0.8
# Obtener el número de filas para el conjunto de entrenamiento
n_entrenamiento <- round(nrow(datos_limpios) * proporcion_entrenamiento)
# Crear un índice aleatorio para seleccionar filas para entrenamiento
indice_entrenamiento <- sample(1:nrow(datos_limpios), n_entrenamiento)
# Crear conjunto de entrenamiento y prueba
conjunto_entrenamiento <- datos_limpios[indice_entrenamiento, ]
conjunto_prueba <- datos_limpios[-indice_entrenamiento, ]El proces es el siguiente:
Se establece una semilla aleatoria para garantizar la reproducibilidad de los resultados.
Se define la proporción de datos que se utilizarán para entrenamiento (proporcion_entrenamiento).
Se calcula el número de filas para el conjunto de entrenamiento (n_entrenamiento) utilizando la proporción especificada.
Se crea un índice aleatorio (indice_entrenamiento) para seleccionar las filas que se usarán para el conjunto de entrenamiento.
Se divide el conjunto de datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba utilizando el índice generado.
# Paso 6: Construir y entrenar el modelo de red neuronal
# Instala y carga el paquete neuralnet si no lo tienes instalado
#install.packages("neuralnet")
library(neuralnet)##
## Adjuntando el paquete: 'neuralnet'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## compute# Define la fórmula para el modelo
formula <- as.formula("DM_gravity ~ DM_raw")
# Entrenar el modelo de red neuronal
modelo <- neuralnet(formula,
data = conjunto_entrenamiento,
hidden = c(5, 2), # Número de neuronas en las capas ocultas
linear.output = TRUE) # Especifica si la salida es lineal
# Ver resumen del modelo
print(modelo)## $call
## neuralnet(formula = formula, data = conjunto_entrenamiento, hidden = c(5,
## 2), linear.output = TRUE)
##
## $response
## DM_gravity
## 1 36.60514
## 2 31.32862
## 3 30.60000
## 4 37.64505
## 5 35.30000
## 6 34.66265
## 7 25.70000
## 8 35.74335
## 9 37.30000
## 10 33.50000
## 11 28.70000
## 12 27.08282
## 13 36.64866
## 14 34.71800
## 15 38.80441
## 16 39.58573
## 17 30.91175
## 18 37.40000
## 19 40.55769
## 20 34.10512
## 21 37.57025
## 22 33.90000
## 23 35.40875
## 24 35.20120
## 25 34.56752
## 26 38.67710
## 27 36.20000
## 28 37.22693
## 29 37.19327
## 30 33.56667
## 31 42.48825
## 32 33.80000
## 33 25.67679
## 34 37.38095
## 35 37.42010
## 36 40.50490
## 37 38.90000
## 38 37.42010
## 39 32.20000
## 40 29.10000
## 41 26.30000
## 42 36.20000
## 43 40.43542
## 44 40.50197
## 45 24.50000
## 46 39.13231
## 47 33.06890
## 48 37.70000
## 49 34.30267
## 50 36.30000
## 51 32.15868
## 52 38.90823
## 53 38.35291
## 54 31.90000
## 55 39.49258
## 56 31.90000
## 57 35.49931
## 58 24.60000
## 59 35.41233
## 60 32.80000
## 61 31.44762
## 62 38.47711
## 63 36.19685
## 64 38.31539
## 65 36.94752
## 66 28.30000
## 67 30.50000
## 68 36.01631
## 69 35.30000
## 70 37.47519
## 71 34.20000
## 72 32.35898
## 73 36.00000
## 74 29.50000
## 75 34.67555
## 76 32.47387
## 77 37.58231
## 78 42.15426
## 79 23.20000
## 80 37.92726
## 81 39.56780
## 82 39.76498
## 83 34.60554
## 84 33.51577
## 85 30.40000
## 86 31.60000
## 87 29.90000
## 88 27.90000
## 89 32.73514
## 90 38.15659
## 91 37.26808
## 92 29.83074
## 93 32.30000
## 94 35.77022
## 95 31.30000
## 96 29.50000
## 97 40.33617
## 98 36.40000
## 99 23.60000
## 100 33.00000
## 101 38.12292
## 102 38.00000
## 103 37.02412
## 104 40.09624
## 105 36.56517
## 106 38.90000
## 107 36.10000
## 108 34.34655
## 109 29.23640
## 110 34.90000
## 111 26.40000
## 112 35.46597
## 113 38.05817
## 114 30.10000
## 115 30.46474
## 116 32.44037
## 117 36.80000
## 118 37.89358
## 119 34.10000
## 120 34.94331
## 121 34.10000
## 122 35.05821
## 123 39.08397
## 124 31.99552
## 125 30.70000
## 126 39.69032
## 127 36.23851
## 128 33.30000
## 129 28.33168
## 130 31.71520
## 131 37.24915
## 132 35.90000
## 133 30.36399
## 134 34.51042
## 135 40.30000
## 136 36.68144
## 137 37.86525
## 138 33.04837
## 139 30.78098
## 140 42.09821
## 141 32.71166
## 142 44.26518
## 143 30.00000
## 144 35.11073
## 145 28.10000
## 146 31.10000
## 147 32.05640
## 148 36.30000
## 149 33.73597
## 150 35.10000
## 151 36.71545
## 152 34.56023
## 153 32.82293
## 154 37.90832
## 155 38.91996
## 156 36.82524
## 157 35.65448
## 158 40.65076
## 159 39.93748
## 160 36.38712
## 161 32.80000
## 162 38.60592
## 163 38.54889
## 164 29.17304
## 165 31.96606
## 166 30.11804
## 167 32.50000
## 168 33.97279
## 169 34.57946
## 170 31.50000
## 171 22.80000
## 172 29.80000
## 173 17.70000
## 174 34.94282
## 175 25.20000
## 176 34.84142
## 177 33.70000
## 178 25.90000
## 179 38.57283
## 180 35.20000
## 181 32.79391
## 182 38.30000
## 183 42.37222
## 184 34.46052
## 185 36.60969
## 186 35.24695
## 187 35.46518
## 188 30.70000
## 189 38.30628
## 190 33.37846
## 191 34.38340
## 192 33.66929
## 193 33.70101
## 194 33.87763
## 195 36.58796
## 196 33.50222
## 197 31.80000
## 198 37.38311
## 199 37.90946
## 200 32.56788
## 201 36.50421
## 202 38.08866
## 203 32.37634
## 204 30.60000
## 205 32.80000
## 206 37.05082
## 207 41.06074
## 208 33.09734
## 209 32.90325
## 210 35.08932
## 211 35.68815
## 212 37.41103
## 213 32.32294
## 214 40.20000
## 215 43.89517
## 216 34.66712
## 217 35.30000
## 218 33.96377
## 219 36.69471
## 220 35.93516
## 221 35.49401
## 222 38.60000
## 223 29.78727
## 224 22.50000
## 225 33.55553
## 226 30.50000
## 227 37.51884
## 228 34.09098
## 229 29.98416
## 230 35.38164
## 231 37.00000
## 232 32.35898
## 233 31.60000
## 234 38.38379
## 235 33.30000
## 236 31.41011
## 237 28.60825
## 238 26.70000
## 239 30.95538
## 240 36.56038
## 241 38.75873
## 242 31.20000
## 243 26.79509
## 244 31.40000
## 245 36.13904
## 246 35.43785
## 247 39.78652
## 248 33.20000
## 249 32.26717
## 250 32.50000
## 251 40.50718
## 252 44.57736
## 253 33.03321
## 254 37.00000
## 255 26.76067
## 256 36.40752
## 257 34.60505
## 258 23.42292
## 259 46.03201
## 260 28.59235
## 261 27.91055
## 262 38.88319
## 263 39.05225
## 264 30.60000
## 265 30.50763
## 266 33.59928
## 267 39.94233
## 268 35.37863
## 269 29.60000
## 270 32.29752
## 271 34.04290
## 272 30.20000
## 273 30.69481
## 274 32.80000
## 275 36.20506
## 276 37.39150
## 277 31.34480
## 278 29.37624
## 279 32.30000
## 280 31.50000
## 281 27.10000
## 282 30.79369
## 283 33.00000
## 284 29.85946
## 285 37.59313
## 286 35.20000
## 287 32.29033
## 288 35.12007
## 289 40.85494
## 290 37.91379
## 291 25.50000
## 292 30.56141
## 293 39.55984
## 294 49.39355
## 295 26.20000
## 296 38.26973
## 297 35.28926
## 298 37.67965
## 299 38.53419
## 300 27.40000
## 301 35.00000
## 302 40.98833
## 303 38.03897
## 304 38.29160
## 305 30.83908
## 306 39.33525
## 307 33.90000
## 308 27.57674
## 309 38.08333
## 310 37.00000
## 311 34.84471
## 312 32.34836
## 313 35.53135
## 314 37.11226
## 315 39.47316
## 316 34.83494
## 317 32.47972
## 318 40.79408
## 319 33.10000
## 320 32.67442
## 321 36.80970
## 322 38.33655
## 323 36.48151
## 324 26.50000
## 325 33.72317
## 326 30.63702
## 327 35.91709
## 328 22.90000
## 329 39.42961
## 330 31.93990
## 331 36.50000
## 332 42.52575
## 333 35.90000
## 334 31.90000
## 335 24.93383
## 336 31.60000
## 337 37.85286
## 338 38.38379
## 339 34.88026
## 340 26.72605
## 341 28.59334
## 342 26.78252
## 343 33.11155
## 344 35.87989
## 345 29.77904
## 346 26.50556
## 347 31.23857
## 348 31.03742
## 349 31.60000
## 350 27.10000
## 351 40.20000
## 352 32.10000
## 353 39.11435
## 354 39.61239
## 355 34.14155
## 356 36.43457
## 357 33.00000
## 358 35.20000
## 359 37.15506
## 360 37.10000
## 361 34.50926
## 362 32.46916
## 363 35.96743
## 364 25.60000
## 365 34.10000
## 366 36.72641
## 367 34.41690
## 368 32.85910
## 369 36.20000
## 370 27.72757
## 371 33.42558
## 372 39.45026
## 373 37.43790
## 374 37.61402
## 375 38.81857
## 376 37.06866
## 377 31.40000
## 378 35.69174
## 379 28.50000
## 380 38.86201
## 381 29.20000
## 382 36.09607
## 383 39.31207
## 384 24.00893
## 385 35.28827
## 386 35.38548
## 387 32.58172
## 388 33.20000
## 389 39.01603
## 390 32.34567
## 391 30.00000
## 392 32.67943
## 393 36.69617
## 394 35.50000
## 395 36.60253
## 396 32.20000
## 397 30.80000
## 398 28.68693
## 399 28.80000
## 400 35.60000
## 401 29.40000
## 402 35.18452
## 403 28.43333
## 404 24.70000
## 405 34.81089
## 406 37.00000
## 407 31.72184
## 408 32.77209
## 409 34.39053
## 410 32.26536
## 411 31.50000
## 412 34.38087
## 413 38.54411
## 414 27.00000
## 415 36.52264
## 416 30.60000
## 417 29.86380
## 418 41.82054
## 419 36.83498
## 420 30.70000
## 421 38.16754
## 422 33.47818
## 423 34.26311
## 424 31.25267
## 425 39.53253
## 426 37.30000
## 427 33.12328
## 428 32.43395
## 429 34.58400
## 430 33.38728
## 431 34.98853
## 432 40.57985
## 433 30.98706
## 434 33.60403
## 435 40.98250
## 436 37.45095
## 437 34.70000
## 438 36.30000
## 439 34.90000
## 440 39.85805
## 441 44.47071
## 442 33.40000
## 443 30.60983
## 444 26.80000
## 445 38.57791
## 446 30.49542
## 447 36.18624
## 448 32.40000
## 449 38.10000
## 450 30.71428
## 451 36.30000
## 452 42.73913
## 453 35.40000
## 454 36.60000
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##
##
## $startweights
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## $startweights[[1]][[1]]
## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] -1.19099574 -1.6846656 0.3670833 -0.2043353 0.3242106
## [2,] -0.05424634 -0.6146031 -2.4573428 0.5583362 0.6977370
##
## $startweights[[1]][[2]]
## [,1] [,2]
## [1,] -1.0225731 -1.23280604
## [2,] -0.1682708 0.23750358
## [3,] -0.7594891 1.05125929
## [4,] -0.2529092 -0.05545795
## [5,] 0.9526800 -0.53767687
## [6,] -0.2754149 -0.14961768
##
## $startweights[[1]][[3]]
## [,1]
## [1,] -0.4099144
## [2,] 0.0175416
## [3,] 0.7510411
##
##
##
## $result.matrix
## [,1]
## error 6.716866e+03
## reached.threshold 4.118689e-03
## steps 1.470000e+02
## Intercept.to.1layhid1 8.090043e-01
## DM_raw.to.1layhid1 1.945754e+00
## Intercept.to.1layhid2 9.153344e-01
## DM_raw.to.1layhid2 1.985397e+00
## Intercept.to.1layhid3 4.535483e+00
## DM_raw.to.1layhid3 1.711057e+00
## Intercept.to.1layhid4 1.164065e+00
## DM_raw.to.1layhid4 1.926736e+00
## Intercept.to.1layhid5 1.492611e+00
## DM_raw.to.1layhid5 1.866137e+00
## Intercept.to.2layhid1 5.377427e+00
## 1layhid1.to.2layhid1 6.231729e+00
## 1layhid2.to.2layhid1 5.640511e+00
## 1layhid3.to.2layhid1 6.147091e+00
## 1layhid4.to.2layhid1 7.352680e+00
## 1layhid5.to.2layhid1 6.124585e+00
## Intercept.to.2layhid2 5.067194e+00
## 1layhid1.to.2layhid2 6.537504e+00
## 1layhid2.to.2layhid2 7.351259e+00
## 1layhid3.to.2layhid2 6.244542e+00
## 1layhid4.to.2layhid2 5.762323e+00
## 1layhid5.to.2layhid2 6.150382e+00
## Intercept.to.DM_gravity 1.091542e+01
## 2layhid1.to.DM_gravity 1.134288e+01
## 2layhid2.to.DM_gravity 1.207638e+01
##
## attr(,"class")
## [1] "nn"# Realizar predicciones en el conjunto de prueba
predicciones <- predict(modelo, conjunto_prueba)
# Muestra las primeras predicciones
print(head(predicciones))## [,1]
## [1,] 34.33468
## [2,] 34.33468
## [3,] 34.33468
## [4,] 34.33468
## [5,] 34.33468
## [6,] 34.33468# Paso 7: Evaluar el modelo y hacer predicciones
# Evaluar el modelo en el conjunto de prueba
predicciones_test <- predict(modelo, conjunto_prueba)
error_cuadratico_medio <- mean((predicciones_test - conjunto_prueba$DM_gravity)^2)
print(paste("Error cuadrático medio en el conjunto de prueba:", error_cuadratico_medio))## [1] "Error cuadrático medio en el conjunto de prueba: 17.7364327497408"# Calcular el coeficiente de determinación (R²)
r_cuadrado <- 1 - (sum((predicciones_test - conjunto_prueba$DM_gravity)^2) / sum((mean(conjunto_prueba$DM_gravity) - conjunto_prueba$DM_gravity)^2))
print(paste("Coeficiente de determinación (R²) en el conjunto de prueba:", r_cuadrado))## [1] "Coeficiente de determinación (R²) en el conjunto de prueba: -1.3584378950604e-06"# Hacer predicciones en nuevos datos
nuevos_datos <- data.frame(DM_raw = c(35.5, 36.8, 37.2))
predicciones_nuevos <- predict(modelo, nuevos_datos)
print("Predicciones en nuevos datos:")## [1] "Predicciones en nuevos datos:"print(predicciones_nuevos)## [,1]
## [1,] 34.33468
## [2,] 34.33468
## [3,] 34.33468# Calcular el MSE en el conjunto de prueba
error_cuadratico_medio <- mean((predicciones_test - conjunto_prueba$DM_gravity)^2)
# Calcular el coeficiente de determinación (R²) en el conjunto de prueba
r_cuadrado <- 1 - (sum((predicciones_test - conjunto_prueba$DM_gravity)^2) / sum((mean(conjunto_prueba$DM_gravity) - conjunto_prueba$DM_gravity)^2))# Calcular el coeficiente de determinación (R²) en el conjunto de prueba
r_cuadrado <- 1 - (sum((predicciones_test - conjunto_prueba$DM_gravity)^2) / sum((mean(conjunto_prueba$DM_gravity) - conjunto_prueba$DM_gravity)^2))
# Imprimir el coeficiente de determinación (R²)
print(paste("Coeficiente de determinación (R²) en el conjunto de prueba:", r_cuadrado))## [1] "Coeficiente de determinación (R²) en el conjunto de prueba: -1.3584378950604e-06"# Definir el criterio
criterio <- 0.7
# Verificar si el valor de R² no es NA antes de realizar la comparación
if (!is.na(r_cuadrado)) {
# Evaluar si el R² cumple con el criterio
if (r_cuadrado >= criterio) {
print("El modelo tuvo una buena predicción con un R² mayor o igual que el criterio.")
} else {
print("El modelo no tuvo una buena predicción con un R² menor que el criterio.")
}
} else {
print("No se pudo calcular el coeficiente de determinación (R²).")
}## [1] "El modelo no tuvo una buena predicción con un R² menor que el criterio."