Basado en el libro de Luis Torgo. Desarrollado por Luis Ivan Valencia en la Universidad Nacional de Ingenieria.

1. Aplicación“Predicción de florecimiento de algas” Luis Paulo Vieira Braga Luis Iván Ortiz Valencia

2. Objetivos Introducción a la Minería de Datos

3. Descripción del problema Introducción a la Minería de Datos

4. Justificación 1 Un factor importante es el tiempo de respuesta de los análisis para proceder a las acciones preventivas. Introducción a la Minería de Datos

5. Justificación 2 Mayores las frecuencias de algas, mayor la contaminación. Introducción a la Minería de Datos

6. Bibliotecas en R Bibliotecas (packages) en R almacenan funciones y conjuntos de dados. DMwR car lattice Hmisc … Introducción a la Minería de Datos

7. Conjuntos de datos Un conjunto de datos de entrenamiento. (algae_entrenamiento_regressionlineal.txt.txt) Un conjunto de datos de test (Validación). (algae_validacion_regressionlineal.txt.txt) Un conjunto de datos solución. (algae_validacion_regressionlinealsols.txt.txt) Introducción a la Minería de Datos

8. Conjunto de datos de entrenamiento Introducción a la Minería de Datos

9. Conjunto de datos de entrenamiento 8 variables continuas Máximo valor de pH (acidez) Valor medio de O2 (oxígeno) Valor medio de Cl_ (cloruro ) Valor medio de NO3_ (nitrato) Valor medio de NH4_(amonio ) Valor medio de PO43_ (ortofosfato) Valor medio de PO4 (fosfato) valor medio de clorofila 7 variables continuas Frecuencias de 7 algas. Introducción a la Minería de Datos

10. Conjunto de datos de test (validación) Consiste de un conjunto de datos de 140 registros con la misma estructura del conjunto de entrenamiento pero sin la información de la frecuencia de las algas. Introducción a la Minería de Datos

11. Conjunto de datos solución Introducción a la Minería de Datos

12. Etapas 5Modelo de Predicción: Regresión Múltiple 6 Modelo de Predicción: Árbol de Regresión 7Selección y evaluación de modelos 8Predicción del florecimiento de las algas Introducción a la Minería de Datos

13. 1Preparando una sesión de trabajo en R Introducción a la Minería de Datos

14. 1Preparando una sesión de trabajo en R Introducción a la Minería de Datos

15. 2Cargando los datos en R Introducción a la Minería de Datos

16. 2Cargando los datos en R Introducción a la Minería de Datos

17. 2Cargando los datos en R Introducción a la Minería de Datos

18. 3Visualización y descripción de los datos Introducción a la Minería de Datos

19. 3Visualización y descripción de los datos Introducción a la Minería de Datos

20. 3Visualización y descripción de los datos Introducción a la Minería de Datos

21. 3Visualización y descripción de los datos Introducción a la Minería de Datos

22. 3Visualización y descripción de los datos Introducción a la Minería de Datos

23. 3Visualización y descripción de los datos Introducción a la Minería de Datos

24. 3Visualización y descripción de los datos Introducción a la Minería de Datos

25. 3Visualización y descripción de los datos Introducción a la Minería de Datos

26. 3Visualización y descripción de los datos Introducción a la Minería de Datos

27. 3Visualización y descripción de los datos Introducción a la Minería de Datos

28. 3Visualización y descripción de los datos Introducción a la Minería de Datos

29. 3Visualización y descripción de los datos Introducción a la Minería de Datos

30. 3Visualización y descripción de los datos Introducción a la Minería de Datos

31. 4Análisis de valores faltantes Introducción a la Minería de Datos

32. 4Removiendo los registros con NA Introducción a la Minería de Datos

33. 4Removiendo los registros con NA Introducción a la Minería de Datos

34. 4Removiendo los registros con NA Introducción a la Minería de Datos

35. 4Removiendo los registros con valores faltantes Introducción a la Minería de Datos

36. 4Removiendo los registros con valores faltantes Introducción a la Minería de Datos

37. 4 Completando los NA con el valor mas representativo Introducción a la Minería de Datos

38. 4Completando los NA con el valor mas representativo Introducción a la Minería de Datos

39. 4Completando los NA con el valor mas representativo Introducción a la Minería de Datos

40. 4Completando los NA con el valor mas representativo Introducción a la Minería de Datos

41. 4 Completando los NA usando la correlación Introducción a la Minería de Datos

42. 4Completando los NA usando la correlación Introducción a la Minería de Datos

43. 4Completando los NA usando correlación Introducción a la Minería de Datos

44. 4Completando los NA usando correlación Introducción a la Minería de Datos

45. 4Completando los NA usando correlación Introducción a la Minería de Datos

46. 4Completando los NA usando correlación Introducción a la Minería de Datos

47. 4Completando los NA usando correlación Introducción a la Minería de Datos

48. 4Completando los NA usando correlación Introducción a la Minería de Datos

49. 4Completando los NA usando correlación Introducción a la Minería de Datos

50. 4Completar los NA con valores semejantes de otros registros Introducción a la Minería de Datos

51. 4Completar los NA con valores semejantes de otros registros Introducción a la Minería de Datos

52. 4Completar los NA con valores semejantes de otros registros Este enfoque esta implementado en la función knnImputation() disponible en la biblioteca DMwR. Introducción a la Minería de Datos

53. 4Completar los NA con valores semejantes de otros registros Introducción a la Minería de Datos