Análisis de datos del Titanic con R

Introducción

El conjunto de datos del Titanic, un clásico en el aprendizaje automático (ML), ofrece una plataforma ideal para explorar conceptos fundamentales de ML, como la clasificación, la regresión, la ingeniería de características y la evaluación del modelo. Este artículo profundiza en un proyecto integral de R que utiliza el conjunto de datos del Titanic para ilustrar estos conceptos, proporcionando una comprensión práctica de las técnicas de ML y su aplicación en la resolución de problemas del mundo real.

Descripción del conjunto de datos

El conjunto de datos del Titanic contiene información sobre los pasajeros del desafortunado RMS Titanic, que se hundió en 1912. Incluye variables como la clase de pasajero, la edad, el sexo, la tarifa del pasaje, el número de hermanos/cónyuges y padres/hijos a bordo, y el estado de supervivencia. El objetivo es construir un modelo de ML que pueda predecir la probabilidad de supervivencia de un pasajero en función de sus características.

Configuración del entorno

Para comenzar, configuraremos el entorno de R. Necesitaremos las siguientes bibliotecas⁚

• tidyverse⁚ para manipulación y visualización de datos
• caret⁚ para preprocesamiento de datos, entrenamiento de modelos y evaluación
• randomForest⁚ para construir modelos de bosque aleatorio
• e1071⁚ para construir modelos de máquinas de vectores de soporte
• rpart⁚ para construir modelos de árboles de decisión

Instalaremos estas bibliotecas usando el siguiente código⁚

r install.packages(c(“tidyverse”, “caret”, “randomForest”, “e1071”, “rpart”))

Una vez instaladas las bibliotecas, las cargaremos en nuestra sesión de R⁚

r library(tidyverse) library(caret) library(randomForest) library(e1071) library(rpart)

Carga y exploración de datos

Comenzaremos cargando el conjunto de datos del Titanic en R. Podemos descargarlo desde Kaggle o usar el paquete titanic⁚

r titanic_data <- read.csv("titanic.csv")

Después de cargar los datos, es crucial explorar la estructura y las características del conjunto de datos. Esto nos ayudará a comprender los datos y a formular una estrategia para el modelado de ML.

r head(titanic_data) str(titanic_data) summary(titanic_data)

Podemos usar funciones como head, str y summary para obtener una visión general de los datos. También podemos crear visualizaciones de datos para explorar las relaciones entre variables. Por ejemplo, podemos crear un histograma de la edad de los pasajeros o un gráfico de barras del número de pasajeros en cada clase.

Preprocesamiento de datos

Antes de entrenar un modelo de ML, es esencial preprocesar los datos. Esto implica pasos como⁚

Limpieza de datos

El conjunto de datos puede contener valores faltantes o datos inconsistentes. Necesitamos abordar estos problemas antes de entrenar el modelo. Podemos usar funciones como is.na para identificar valores faltantes y aplicar técnicas de imputación, como la imputación de la media o la mediana, para reemplazar los valores faltantes.

Transformación de datos

Las variables pueden tener diferentes escalas y distribuciones. Para mejorar el rendimiento del modelo, podemos transformar las variables para que tengan escalas similares y distribuciones más normales. Podemos usar técnicas como la estandarización o la normalización para transformar las variables.

Ingeniería de características

Podemos crear nuevas características a partir de las existentes para mejorar la capacidad predictiva del modelo. Por ejemplo, podemos crear una nueva característica llamada “familia” que represente el número total de miembros de la familia a bordo.

Selección de características

El conjunto de datos puede contener muchas características, algunas de las cuales pueden no ser relevantes para la predicción. La selección de características implica identificar las características más relevantes y eliminar las irrelevantes para mejorar el rendimiento del modelo y la interpretabilidad. Podemos usar técnicas como la selección de características univariada, la selección de características basada en el modelo o la selección de características basada en la regularización.

Modelado de ML

Después de preprocesar los datos, podemos entrenar un modelo de ML para predecir la supervivencia de los pasajeros. Para el conjunto de datos del Titanic, podemos utilizar algoritmos de clasificación como⁚

Regresión logística

La regresión logística es un algoritmo de clasificación que utiliza una función logística para predecir la probabilidad de una variable de salida categórica. Podemos entrenar un modelo de regresión logística en R usando la función glm.

r logistic_model <- glm(Survived ~ ., data = titanic_data, family = binomial)

Árbol de decisión

Un árbol de decisión es un algoritmo de clasificación que crea un árbol de decisiones para predecir la variable de salida. Podemos entrenar un modelo de árbol de decisión en R usando la función rpart.

r decision_tree_model <- rpart(Survived ~ ., data = titanic_data)

Máquinas de vectores de soporte (SVM)

Las SVM son algoritmos de clasificación que encuentran un hiperplano óptimo para separar las diferentes clases de datos. Podemos entrenar un modelo de SVM en R usando la función svm.

r svm_model <- svm(Survived ~ ., data = titanic_data, kernel = "linear")

Bosque aleatorio

Un bosque aleatorio es un algoritmo de clasificación que crea un conjunto de árboles de decisión y luego predice la variable de salida mediante la votación de todos los árboles. Podemos entrenar un modelo de bosque aleatorio en R usando la función randomForest.

r random_forest_model <- randomForest(Survived ~ ., data = titanic_data)

Evaluación del modelo

Después de entrenar los modelos, necesitamos evaluar su rendimiento. Podemos usar métricas de evaluación como⁚

Precisión

La precisión mide la proporción de predicciones correctas.

Exactitud

La exactitud mide la proporción de predicciones correctas sobre el total de predicciones.

Recuerdo

El recuerdo mide la proporción de casos positivos correctamente predichos.

Puntuación F1

La puntuación F1 es la media armónica de la precisión y el recuerdo.

Podemos usar funciones como confusionMatrix en el paquete caret para calcular estas métricas.

Validación cruzada

La validación cruzada es una técnica para evaluar el rendimiento del modelo en datos no vistos. Implica dividir los datos en varios pliegues y entrenar el modelo en un pliegue y evaluar su rendimiento en los pliegues restantes.

r cv_results <- train(Survived ~ ., data = titanic_data, method = "rf", trControl = trainControl(method = "cv", number = 10))

Interpretación del modelo

Después de evaluar el modelo, necesitamos interpretar los resultados para comprender el modelo y sacar conclusiones. Podemos usar técnicas como⁚

Importancia de las características

Podemos determinar la importancia de las características en la predicción. En los modelos de bosque aleatorio, podemos usar la función varImp para obtener la importancia de las características.

Análisis de residuos

Podemos analizar los residuos del modelo para identificar patrones y tendencias.

Implementación del modelo

Una vez que estamos satisfechos con el rendimiento del modelo, podemos implementarlo para realizar predicciones en datos nuevos. Podemos usar la función predict para realizar predicciones en datos no vistos.

Conclusión

Este proyecto de R proporciona una comprensión práctica de los conceptos de ML utilizando el conjunto de datos del Titanic. Hemos explorado pasos esenciales como la preparación de datos, la selección de modelos, la evaluación y la interpretación. Este proyecto demuestra la potencia de las técnicas de ML para resolver problemas del mundo real y proporciona una base sólida para explorar conceptos más avanzados de ML.

Palabras clave

R, Aprendizaje automático, Conjunto de datos del Titanic, Ciencia de datos, Modelado predictivo, Clasificación, Regresión, Análisis de datos, Visualización de datos, Modelado estadístico, Preparación de datos, Ingeniería de características, Evaluación del modelo, Validación cruzada, Bosque aleatorio, Regresión logística, Árbol de decisión, Máquinas de vectores de soporte, Python, Jupyter Notebook, Kaggle, Minería de datos, Big Data, Inteligencia artificial, Aprendizaje profundo, Redes neuronales, Preprocesamiento de datos, Limpieza de datos, Transformación de datos, Imputación de datos, Imputación de valores faltantes, Detección de valores atípicos, Escalado de datos, Selección de características, Extracción de características, Interpretación del modelo, Implementación del modelo, Gobernanza de datos, Ética de datos, Seguridad de datos, Privacidad de datos.