使用R语言基于adaboost进行乳腺癌预测

AdaBoost是一种常用的集成学习方法，可以用于二分类、多分类和回归问题。以下是使用R语言基于AdaBoost进行乳腺癌预测的示例代码：

首先，我们需要加载所需的库和数据。在这个例子中，我们将使用UCI乳腺癌数据集。

library(caret)

data("breast_cancer")

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(breast_cancer$Class, p = .8, list = FALSE)
train <- breast_cancer[trainIndex, ]
test <- breast_cancer[-trainIndex, ]

接下来，我们可以使用caret库中的train()函数来训练AdaBoost分类器。我们需要将method参数设置为"AdaBoost"，并使用tuneGrid参数来指定超参数的搜索空间。

# 训练AdaBoost分类器
library(adabag)

ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 5, repeats = 3)
grid <- expand.grid(nIter = c(50, 100, 200), maxdepth = c(1, 2, 3))
model <- train(Class ~ ., data = train, method = "AdaBoost", trControl = ctrl, tuneGrid = grid)

# 评估模型
predictions <- predict(model, test)
confusionMatrix(predictions, test$Class)

最后，我们可以使用confusionMatrix()函数计算模型的性能指标，例如准确性、灵敏度和特异性。

这是一个简单的示例，您可以根据需要进一步调整模型超参数来提高性能。