#' l_regression UI Function
#'
#' @description A shiny Module.
#'
#' @param id,input,output,session Internal parameters for {shiny}.
#'
#' @noRd
#'
#' @importFrom shiny NS tagList
mod_l_regression_ui <- function(id){
ns <- NS(id)
opciones <-
div(
conditionalPanel(
"input['l_regression_ui_1-BoxRl'] == 'tabRlModelo' || input['l_regression_ui_1-BoxRl'] == 'tabRlProb' || input['l_regression_ui_1-BoxRl'] == 'tabRlProbInd'",
tabsOptions(heights = c(70, 30), tabs.content = list(
list(conditionalPanel("input['l_regression_ui_1-BoxRl'] == 'tabRlModelo'",
options.run(ns("runRl")), tags$hr(style = "margin-top: 0px;")),
conditionalPanel(
"input['l_regression_ui_1-BoxRl'] == 'tabRlProb'",
options.run(ns("runProb")), tags$hr(style = "margin-top: 0px;"),
div(col_12(selectInput(inputId = ns("cat.sel.prob"),label = labelInput("selectCat"),
choices = "", width = "100%"))),
div(col_12(numericInput(inputId = ns("by.prob"),label = labelInput("selpaso"), value = -0.05, min = -0.0, max = 1,
width = "100%")))
),
conditionalPanel(
"input['l_regression_ui_1-BoxRl'] == 'tabRlProbInd'",
options.run(ns("runProbInd")), tags$hr(style = "margin-top: 0px;"),
div(col_12(selectInput(inputId = ns("cat_probC"),label = labelInput("selectCat"),
choices = "", width = "100%"))),
div(col_12(numericInput(inputId = ns("val_probC"),label = labelInput("probC"), value = 0.5, min = 0, max = 1, step = 0.1,
width = "100%"))))
))))
)
tagList(
tabBoxPrmdt(
id = ns("BoxRl"),opciones = opciones,
tabPanel(title = labelInput("generatem"), value = "tabRlModelo",
withLoader(verbatimTextOutput(ns("txtrl")),
type = "html", loader = "loader4")),
tabPanel(title = labelInput("predm"), value = "tabRlPred",
withLoader(DT::dataTableOutput(ns("rlPrediTable")),
type = "html", loader = "loader4")),
tabPanel(title = labelInput("mc"), value = "tabRlMC",
withLoader(plotOutput(ns('plot_rl_mc'), height = "45vh"),
type = "html", loader = "loader4"),
verbatimTextOutput(ns("txtrlMC"))),
tabPanel(title = labelInput("indices"), value = "tabRlIndex",
fluidRow(col_6(echarts4rOutput(ns("rlPrecGlob"), width = "100%")),
col_6(echarts4rOutput(ns("rlErrorGlob"), width = "100%"))),
fluidRow(col_12(shiny::tableOutput(ns("rlIndPrecTable")))),
fluidRow(col_12(shiny::tableOutput(ns("rlIndErrTable"))))),
tabPanel(title = labelInput("probC"), value = "tabRlProbInd",
withLoader(verbatimTextOutput(ns("txtrlprobInd")),
type = "html", loader = "loader4")),
tabPanel(title = labelInput("probCstep"), value = "tabRlProb",
withLoader(verbatimTextOutput(ns("txtrlprob")),
type = "html", loader = "loader4"))
)
)
}
#' l_regression Server Function
#'
#' @noRd
mod_l_regression_server <- function(input, output, session, updateData, modelos, codedioma, modelos2){
ns <- session$ns
nombre.modelo <- rv(x = NULL)
observeEvent(updateData$datos, {
modelos2$rl = list(n = 0, mcs = vector(mode = "list", length = 10))
})
#Cuando se generan los datos de prueba y aprendizaje
observeEvent(c(updateData$datos.aprendizaje,updateData$datos.prueba), {
variable <- updateData$variable.predecir
datos <- updateData$datos
choices <- as.character(unique(datos[, variable]))
if(length(choices) == 2){
updateSelectInput(session, "cat_probC", choices = choices, selected = choices[1])
updateSelectInput(session, "cat.sel.prob", choices = choices, selected = choices[1])
}else{
updateSelectInput(session, "cat.sel.prob", choices = "")
updateSelectInput(session, "cat_probC", choices = "")
}
updateTabsetPanel(session, "BoxRl",selected = "tabRlModelo")
})
# Genera el texto del modelo, predicción y mc de rl
output$txtrl <- renderPrint({
input$runRl
idioma <- codedioma$idioma
if (length(levels(updateData$datos[, updateData$variable.predecir])) != 2) {
if (isFALSE(getOption("shiny.testmode")) || is.null(getOption("shiny.testmode"))) {
showModal(modalDialog(
title = tr("rl", idioma), tr("limitModel", idioma),
footer = modalButton("Cerrar"), easyClose = T
))
return(invisible(""))
}
}
tryCatch({
default.codigo.rl()
train <- updateData$datos.aprendizaje
test <- updateData$datos.prueba
var <- paste0(updateData$variable.predecir, "~.")
nombre <- paste0("rl")
modelo <- traineR::train.glm(as.formula(var), data = train)
prob <- predict(modelo , test, type = 'prob')
variable <- updateData$variable.predecir
choices <- levels(test[, variable])
if(length(choices) == 2){
category <- isolate(input$cat_probC)
corte <- isolate(input$val_probC)
Score <- prob$prediction[,category]
Clase <- test[,variable]
results <- prob.values.ind(Score, Clase, choices, category, corte, print = FALSE)
mc <- results$MC
pred <- results$Prediccion
}else{
pred <- predict(modelo , test, type = 'class')
mc <- confusion.matrix(test, pred)
pred <- pred$prediction
}
isolate({
modelos$rl[[nombre]] <- list(nombre = nombre, modelo = modelo ,pred = pred, prob = prob, mc = mc)
modelos2$rl$n <- modelos2$rl$n + 1
modelos2$rl$mcs[modelos2$rl$n] <- general.indexes(mc = mc)
if(modelos2$rl$n > 9)
modelos2$rl$n <- 0
})
nombre.modelo$x <- nombre
print(modelo)
}, error = function(e) {
return(invisible(""))
})
})
#Tabla de la predicción
output$rlPrediTable <- DT::renderDataTable({
test <- updateData$datos.prueba
var <- updateData$variable.predecir
idioma <- codedioma$idioma
obj.predic(modelos$rl[[nombre.modelo$x]]$pred,idioma = idioma, test, var)
},server = FALSE)
#Texto de la Matríz de Confusión
output$txtrlMC <- renderPrint({
print(modelos$rl[[nombre.modelo$x]]$mc)
})
#Gráfico de la Matríz de Confusión
output$plot_rl_mc <- renderPlot({
idioma <- codedioma$idioma
exe(plot_MC_code(idioma = idioma))
plot.MC(modelos$rl[[nombre.modelo$x]]$mc)
})
#Tabla de Indices por Categoría
output$rlIndPrecTable <- shiny::renderTable({
idioma <- codedioma$idioma
indices.rl <- indices.generales(modelos$rl[[nombre.modelo$x]]$mc)
xtable(indices.prec.table(indices.rl,"rl", idioma = idioma))
}, spacing = "xs",bordered = T, width = "100%", align = "c", digits = 2)
#Tabla de Errores por Categoría
output$rlIndErrTable <- shiny::renderTable({
idioma <- codedioma$idioma
indices.rl <- indices.generales(modelos$rl[[nombre.modelo$x]]$mc)
#Gráfico de Error y Precisión Global
output$rlPrecGlob <- renderEcharts4r(e_global_gauge(round(indices.rl[[1]],2), tr("precG",idioma), "#B5E391", "#90C468"))
output$rlErrorGlob <- renderEcharts4r(e_global_gauge(round(indices.rl[[2]],2), tr("errG",idioma), "#E39191", "#C46868"))
xtable(indices.error.table(indices.rl,"rl"))
}, spacing = "xs",bordered = T, width = "100%", align = "c", digits = 2)
# Genera la probabilidad de corte
output$txtrlprob <- renderPrint({
input$runProb
tryCatch({
test <- updateData$datos.prueba
variable <- updateData$variable.predecir
choices <- levels(test[, variable])
category <- isolate(input$cat.sel.prob)
paso <- isolate(input$by.prob)
prediccion <- modelos$rl[[nombre.modelo$x]]$prob
Score <- prediccion$prediction[,category]
Clase <- test[,variable]
prob.values(Score, Clase, choices, category, paso)
},error = function(e){
if(length(choices) != 2){
showNotification(paste0("ERROR Probabilidad de Corte: ", tr("errorprobC", codedioma$idioma)), type = "error")
}else{
showNotification(paste0("ERROR: ", e), type = "error")
}
return(invisible(""))
})
})
# Genera la probabilidad de corte
output$txtrlprobInd <- renderPrint({
input$runProbInd
tryCatch({
test <- updateData$datos.prueba
variable <- updateData$variable.predecir
choices <- levels(test[, variable])
category <- isolate(input$cat_probC)
corte <- isolate(input$val_probC)
prediccion <- modelos$rl[[nombre.modelo$x]]$prob
Score <- prediccion$prediction[,category]
Clase <- test[,variable]
if(!is.null(Score) & length(choices) == 2){
results <- prob.values.ind(Score, Clase, choices, category, corte)
modelos$rl[[nombre.modelo$x]]$mc <- results$MC
modelos$rl[[nombre.modelo$x]]$pred <- results$Prediccion
}
},error = function(e){
if(length(choices) != 2){
showNotification(paste0("ERROR Probabilidad de Corte: ", tr("errorprobC", codedioma$idioma)), type = "error")
}else{
showNotification(paste0("ERROR: ", e), type = "error")
}
return(invisible(""))
})
})
# Actualiza el código a la versión por defecto
default.codigo.rl <- function() {
# Se actualiza el código del modelo
codigo <- rl.modelo(updateData$variable.predecir)
cod <- paste0("### rl\n",codigo)
#Predicción
codigo <- codigo.prediccion("glm")
cod <- paste0(cod, codigo)
#Matríz de Confusión
codigo <- codigo.MC("glm")
cod <- paste0(cod, codigo)
# Se genera el código de la indices
codigo <- extract.code("indices.generales")
codigo <- paste0(codigo,"\nindices.generales(MC.glm)\n")
cod <- paste0(cod,codigo)
isolate(codedioma$code <- append(codedioma$code, cod))
}
}
## To be copied in the UI
# mod_l_regression_ui("l_regression_ui_1")
## To be copied in the server
# callModule(mod_l_regression_server, "l_regression_ui_1", updateData)
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.