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Monday, February 6

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    Veamos un ejemplo de la desición que se ha de tomar de acuerdo a algunos valores de la variable:
    Si el Tiempo en Ventilación Mecánica es mayor a 5.5 días, la saturación de oxígeno es menor a 94.7% y la edad gestacional es menor a 31.5 semanas, el paciente no debe ser extubado, ya que existe un 100% de probabilidad de que la extubación sea no exitosa. Nos referimos a la hoja marcada con un círculo rojo en el árbol.
    Veamos otra predicción:
    Si el Tiempo en Ventilación Mecánica es menor a 5.5 días, la Presión parcial de Dióxido de Carbono es menor a 44.4 y la Frecuencia Cardíaca es mayor a 147 pulsaciones por minuto, el paciente no debe ser extubado, ya que existe un 100% de probabilidad de que la extubación sea no exitosa. Nos referimos a la hoja marcada con un círculo azúl en el árbol.

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    Si bien es cierto que se cuenta con un número limitado de datos, los resultados no se alejan de la realidad. Este ejercicio práctico sólo con fines didácticos, demuestra el valor predictivo de este recurso, que sería aún más certero y significativo y se cuenta con una mayor cantidad de datos.
    Con el fin de determinar el comportamiento de las variables más relevantes para la predicción de acuerdo al árbol de decisión, se puede hacer una represnetación gráfica de cada una de ellas.
    Para esto selecionas la pestaña Explorar, Tipo: Distribuciones, y escoges las representaciones que más te interesen.
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  5. page home edited Bienvenidos! Este Wiki está diseñado con el objetivo de que puedas aprender el uso de una vali…

    Bienvenidos!
    Este Wiki está diseñado con el objetivo de que puedas aprender el uso de una valiosa herramienta, como lo es el Árbol de decisión.
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    Ahora veremos cómo desarrollar un árbol de decisión, utilizando el programa Rattle.
    Rattle es una herramienta de la minería de datos que posee una interfaz muy intuitiva y fácil de manejar. Cuenta con ayudas que amplían la información que son utilizadas por este paquete. Una de las grandes ventajas es que está desarrollado bajo el lenguaje R, por lo que es gratuito y sólo se necesita una conexión a internet para adquirirlo.
    En el siguiente archivo encontrarás la dirección de la página en la que puedes descargar R. También se detalla el paso a paso para realizar su instalación, así como la instalación de Rattle
    {Data Mining With Rattle and R_ The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery - Graham Williams.pdf}

    Existen varias maneras de cargar los datos, debido a la variedad de formatos en que se pueden encontrar. Por lo general, los datos se consiguen en una tabla de Excel, es por esta razón que se explicará detalladamente cómo importar los datos si se encuentran en este formato.
    En primer lugar, debes abrir el archivo teniendo en cuenta que las columnas corresponden a las variables y las filas corresponden a los individuos, excepto la primera que es donde se identifica cada una de las variables. Asegúrate de que los nombres asignados no contengan acentos, esto arrojará un error más adelante.
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    Esto lo harmos con algunas de las variables que según el árbol, tienen mayor relevancia predictiva, como son Tiempo en Ventilación Mecánica, Saturación de Oxígeno y Frecuencia Cardíaca del paciente.
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    cada grupo.
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    Se puede observar que existe una mayor proporción de pacientes que fueron extubados exitosamente.
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    la extubación. Esto debido a que mientras más alto sea este valor, indica que es mayor el porcentaje de oxígeno que es entregado a los tejidos.
    Veamos ahora la distribución de la frecuencia Cardíaca
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    La Frecuencia Cardiaca de los pacientes cuya extubación fue exitosa, es menor que la de los que tuvieron una extubación no exitosa. Esto da indicios de que a mayor frecuencia cardiaca, mayor es el riesgo de fracaso en la extubación.
    Todos estos resultados coinciden con las combinaciones plasmadas en el Árbol de decisión
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    el libro de Graham Williams sobre Minería de Datos usando Rattle
    {Data Mining With Rattle and R_ The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery - Graham Williams.pdf}
    Cualquier sugerencia o duda escribe a: yonelp@gmail.com

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  6. page home edited ... {arbol7.png} Al momento de generar el modelo se pueden ajustar ciertas opciones con el fin d…
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    {arbol7.png}
    Al momento de generar el modelo se pueden ajustar ciertas opciones con el fin de que el modelo se adapte a lo que se desea. El primer cuadro de texto que se observa es “División mínima” este campo especifica el número mínimo de observaciones que deben existir en un nodo antes de que se realice la división. “Cubo mínimo” indica el mínimo de observaciones que debe haber en cada hoja del árbol. “Profundidad máxima” es el número máximo de niveles permitidos en el árbol. “Complejidad” es un parámetro utilizado para controlar el tamaño del árbol y para seleccionar el tamaño óptimo, si el costo de agregar otra variable al nodo de decisión supera el valor de este parámetro se detiene la construcción del árbol. En caso de haber datos faltantes, debes seleccionar la opción para esto.
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    aparece lo guiente.siguiente.
    {arbol8.png}
    Si presionas el botón dibujar, aparecerá el diagrama que representa al árbol de decisión.
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    Veamos un ejemplo de la desición que se ha de tomar de acuerdo a algunos valores de la variable:
    Si el Tiempo en Ventilación Mecánica es mayor a 5.5 días, la saturación de oxígeno es menor a 94.7% y la edad gestacional es menor a 31.5 semanas, el paciente no debe ser extubado, ya que existe un 100% de probabilidad de que la extubación sea no exitosa. Nos referimos a la hoja marcada con un círculo rojo en el árbol.
    {10.png}
    Con el fin de determinar el comportamiento de las variables más relevantes para la predicción de acuerdo al árbol de decisión, se puede hacer una represnetación gráfica de cada una de ellas.
    Para esto selecionas la pestaña Explorar, Tipo: Distribuciones, y escoges las representaciones que más te interesen.
    En nuestro caso seleccionaremos Diagrama de caja e Histogramas, ya que dan una buena información referenta a la distribución y comportamiento de las variables.
    Esto lo harmos con algunas de las variables que según el árbol, tienen mayor relevancia predictiva, como son Tiempo en Ventilación Mecánica, Saturación de Oxígeno y Frecuencia Cardíaca del paciente.
    {11.png}
    En primer lugar tenemos la representación en mosaico que nos muestra la proporción de cada grupo.
    {12.png}
    Se puede observar que existe una mayor proporción de pacientes que fueron extubados exitosamente.
    Veamos la distribución del Tiempo en Ventilación Mecánica
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    En los Gráficos se puede observar que el tiempo en ventilación mecánica promedio de los pacientes cuya extubación fue exitosa, es menor que el de los que tuvieron una extubación no exitosa. Esto da indicios de que a mayor tiempo en ventilación mecánica, mayor es el riesgo de fracaso en la extubación.
    Veamos ahora la distribución de la Saturación de Oxígeno
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    {16.png}
    En los Gráficos se puede observar que la saturación de oxígeno en los pacientes cuya extubación fue exitosa, es mayor que la de los que tuvieron una extubación no exitosa. Esto da indicios de que a mayor saturación de oxígeno, menor es el riesgo de fracaso en la extubación.
    Veamos ahora la distribución de la frecuencia Cardíaca
    {17.png}
    {18.png}
    La Frecuencia Cardiaca de los pacientes cuya extubación fue exitosa, es menor que la de los que tuvieron una extubación no exitosa. Esto da indicios de que a mayor frecuencia cardiaca, mayor es el riesgo de fracaso en la extubación.
    Todos estos resultados coinciden con las combinaciones plasmadas en el Árbol de decisión
    Para profundizar más aun en este tema, se recomienda el libro

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