R语言实现从给定的569个数据样本中随机抽取400个样本 作为训练集，其余样本作为测试集，建立基于AdaBoost的乳腺癌预测模型，计算预测准确率、感敏度和特异度，并绘制ROC曲线。

好的，这是一个关于机器学习的问题。首先，我们需要导入适当的R包来处理数据和构建模型。在这里，我选择使用“adabag”包来实现AdaBoost算法。下面是实现的步骤：

1. 导入数据集

你需要先从数据库中加载数据集，然后将它们分为训练集和测试集。在这里，我们使用“breast_cancer”数据集，它包含569个患者的乳腺癌相关信息，并被标记为良性或恶性。

library(mlbench)
data(BreastCancer)
set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(BreastCancer), 400)
trainData <- BreastCancer[trainIndex, ]
testData <- BreastCancer[-trainIndex, ]

2. 构建AdaBoost模型

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，它通过迭代的方式来训练多个弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。在这里，我们使用“ada”函数来构建AdaBoost模型。

library(adabag)
adaModel <- boosting(Class ~ ., data = trainData, mfinal = 20)

3. 预测测试集

我们使用训练好的模型来预测测试集的结果，并计算预测准确率、感受度和特异度。

pred <- predict(adaModel, testData)
accuracy <- sum(pred$class == testData$Class)/nrow(testData)
sensitivity <- sum(pred$class == "malignant" & testData$Class == "malignant")/sum(testData$Class == "malignant")
specificity <- sum(pred$class == "benign" & testData$Class == "benign")/sum(testData$Class == "benign")

4. 绘制ROC曲线

最后，我们使用“ROCR”包来绘制ROC曲线。

library(ROCR)
predObj <- prediction(pred$prob, testData$Class)
perfObj <- performance(predObj, measure = "tpr", x.measure = "fpr")
plot(perfObj)

这就是整个过程，你可以根据自己的需求对代码进行修改和优化。