R语言基于基于AdaBoost的乳腺癌预测
时间: 2024-01-25 22:10:29 浏览: 86
基于AdaBoost的链路预测优化算法
AdaBoost算法是一种集成学习算法,可以用于分类和回归问题。在乳腺癌预测中,我们可以使用AdaBoost算法来进行分类预测。
在R语言中,我们可以使用adabag包来实现基于AdaBoost的乳腺癌预测。具体步骤如下:
1. 加载adabag包
```R
library(adabag)
```
2. 加载乳腺癌数据集
```R
data(breast)
```
3. 将数据集分为训练集和测试集
```R
set.seed(123)
ind <- sample(2, nrow(breast), replace = TRUE, prob = c(0.7, 0.3))
train <- breast[ind == 1, ]
test <- breast[ind == 2, ]
```
4. 使用AdaBoost算法进行分类预测
```R
model <- boosting(Class ~ ., data = train, boos = TRUE, mfinal = 10)
```
其中,Class是乳腺癌的分类标签,.表示使用所有特征进行分类预测,boos表示使用AdaBoost算法,mfinal表示最终弱分类器的数量。
5. 在测试集上进行预测
```R
pred <- predict.boosting(model, newdata = test)
```
6. 计算预测准确率
```R
table(pred$class, test$Class)
accuracy <- sum(diag(table(pred$class, test$Class))) / sum(table(pred$class, test$Class))
```
以上就是基于AdaBoost算法的乳腺癌预测的R语言实现步骤。
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