Ajahah

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##                                        - PRACTICA 2 -                                         ##
## @Nombre del grupo: Estadisticos                                                               ##
## @Clase: Estadística Viernes 18:00-20:00h                                                      ##
## @Autores:                                                                                     ##
##          ANtonio Jesus Cortes Garcia                                                          ##
##          Antonio Manuel Hernandez Sanchez                                                     ##
##          Antonio Jesus Angulo Magdaleno                                                       ##
##          Jesus Lopez Madrid                                                                   ##
##          David Blanes Rigaud                                                                  ##
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##Objetivo 1##

##Objetivo 1.1##Acabado#

install.packages("e1071")
library("e1071")
?naiveBayes
setwd("C:/Users/jesus/Documents");
getwd();
datos <- read.csv("Notas.csv", sep=";", dec=",", header=TRUE, encoding="UTF-8")
#datos= as.data.frame(datos)

NOTAJUN <- datos$NOTAJUN
datos$NOTAJUN[NOTAJUN >= 5] <- "aprobado"
datos$NOTAJUN[NOTAJUN < 5] <- "suspenso"
datos$NOTAJUN[is.na(NOTAJUN)] <- "suspenso"
datos$NOTAJUN

table(datos$NOTAJUN)


TPRACT <- datos$TPRACT
datos$TPRACT[TPRACT >= 1] <- "aprobado"
datos$TPRACT[TPRACT < 1] <- "suspenso"
datos$TPRACT[is.na(TPRACT)] <- "suspenso"
datos$TPRACT

table(datos$TPRACT)

TCUEST <- datos$TCUEST
datos$TCUEST[TCUEST < 0.5] <- "suspenso"
datos$TCUEST[TCUEST = NA] <- "suspenso"
datos$TCUEST[TCUEST >= 0.5] <- "aprobado"

table(datos$TCUEST)

P1 <- datos$P1
datos$P1[P1 < 0.33] <- "suspenso"
datos$P1[P1 > 0.33] <- "aprobado"
datos$P1[is.na(P1)] <- "suspenso"
datos$P1

table(datos$P1)

P2 <- datos$P2
datos$P2[P2 < 0.33] <- "suspenso"
datos$P2[is.na(P2)] <- "suspenso"
datos$P2[P2 >= 0.33] <- "aprobado"
datos$P2

table(datos$P2)

P3 <- datos$P3
datos$P3[P3 < 0.33] <- "suspenso"
datos$P3[is.na(P3)] <- "suspenso"
datos$P3[P3 >= 0.33] <- "aprobado"
datos$P3

table(datos$P3)

C1 <- datos$C1
datos$C1[C1 < 0.33] <- "suspenso"
datos$C1[is.na(C1)] <- "suspenso"
datos$C1[C1 >= 0.33] <- "aprobado"
datos$C1

table(datos$C1)

C2 <- datos$C2
datos$C2[C2 < 0.33] <- "suspenso"
datos$C2[is.na(C2)] <- "suspenso"
datos$C2[C2 >= 0.33] <- "aprobado"
datos$C2

table(datos$C2)

C3 <- datos$C3
datos$C3[C3 < 0.33] <- "suspenso"
datos$C3[is.na(C2)] <- "suspenso"
datos$C3[C3 >= 0.33] <- "aprobado"
datos$C3

table(datos$C3)

EXJUN <- datos$EXJUN
datos$EXJUN[EXJUN < 3.5] <- "suspenso"
datos$EXJUN[is.na(EXJUN)] <- "suspenso"
datos$EXJUN[EXJUN >= 3.5] <- "aprobado"
datos$EXJUN

table(datos$EXJUN)

EXSEPT <- datos$EXSEPT
datos$EXSEPT[EXSEPT < 3.5] <- "suspenso"
datos$EXSEPT[is.na(EXSEPT)] <- "suspenso"
datos$EXSEPT[EXSEPT >= 3.5] <- "aprobado"
datos$EXSEPT

table(datos$EXSEPT)

NOTAEXPE <- datos$NOTAEXPE
datos$NOTAEXPE[NOTAEXPE < 5] <- "suspenso"
datos$NOTAEXPE[is.na(NOTAEXPE)] <- "suspenso"
datos$NOTAEXPE[NOTAEXPE >= 5] <- "aprobado"
datos$NOTAEXPE

table(datos$NOTAEXPE)

NOTASEPT <- datos$NOTASEPT
datos$NOTASEPT[NOTASEPT < 3.5] <- "suspenso"
datos$NOTASEPT[is.na(NOTASEPT)] <- "suspenso"
datos$NOTASEPT[NOTASEPT >= 3.5] <- "aprobado"
datos$NOTASEPT

table(datos$NOTASEPT)

##Objetivo 1.2##Pendiente:Fallo##
m <- naiveBayes(NOTAJUN ~ ., data = datos) #Variable que equeremos predecir
m
predict(m,datos)#hace la prediccion
predictions

table(predictions,datos$NOTAJUN)#comparar las originales con la prediccion