R语言基于基于AdaBoost的乳腺癌预测

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

library(adabag)

2. 加载乳腺癌数据集

data(breast)

3. 将数据集分为训练集和测试集

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

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

pred <- predict.boosting(model, newdata = test)

6. 计算预测准确率

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。