逐句解释此代码超详细loc<-"http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/" ds<-"breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data" url<-paste(loc,ds,sep="") breast<-read.table(url,sep=",",header=FALSE, na.strings="?") names(breast)<-c("ID","clumpThickness","sizeUniformity","shapeUniformity", "maginalAdhesion","singleepithelialcellsize","barenuclei", "blandchromation","normanucleoli","mitosis","class") df<-breast[-1] df$class<-factor(df$class,levels=c(2,4), labels=c("benign","malignant")) set.seed(1234) train<-sample(nrow(df),0.7*nrow(df)) df.train<-df[train,] df.vaalidate<-df[-train,] table(df.train$class) table(df.vaalidate$class)

这段代码的功能是从UCI机器学习数据库中读取乳腺癌数据集并进行训练和验证。

- `loc<-"http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/"`：将数据集所在的基础地址存储在`loc`变量中。
- `ds<-"breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data"`：将数据集所在的相对地址存储在`ds`变量中。
- `url<-paste(loc,ds,sep="")`：将`loc`和`ds`合并成完整的URL，并存储在`url`变量中。
- `breast<-read.table(url,sep=",",header=FALSE, na.strings="?")`：使用`read.table()`函数读取`url`中的数据集。参数`sep`指定分隔符为逗号，`header`指定数据集没有标题行，`na.strings`指定缺失值为问号"?"。读取的数据集存储在`breast`变量中。
- `names(breast)<-c("ID","clumpThickness","sizeUniformity","shapeUniformity", "maginalAdhesion","singleepithelialcellsize","barenuclei", "blandchromation","normanucleoli","mitosis","class")`：给数据集的列（变量）命名。
- `df<-breast[-1]`：将数据集的第一列ID删除，存储在`df`变量中。
- `df$class<-factor(df$class,levels=c(2,4),labels=c("benign","malignant"))`：将数据集中的`class`变量（诊断结果）转换为因子型变量，并使用`levels`和`labels`参数将2转换为"benign"，将4转换为"malignant"。
- `set.seed(1234)`：使用`set.seed()`函数设置随机数种子，以便结果可复现。
- `train<-sample(nrow(df),0.7*nrow(df))`：使用`sample()`函数生成一个随机样本序列，从`df`中选择70%的行，并存储在`train`变量中。
- `df.train<-df[train,]`：将`train`中的行作为训练集，从`df`中选择对应的行，并存储在`df.train`变量中。
- `df.vaalidate<-df[-train,]`：将不在`train`中的行作为验证集，从`df`中选择对应的行，并存储在`df.vaalidate`变量中。
- `table(df.train$class)`和`table(df.vaalidate$class)`：使用`table()`函数统计训练集和验证集中各类别的样本数量，并输出结果。