那预测和模型建立需要用到哪些技术

预测和模型建立是大数据开发的一个重要应用方向，需要用到以下技术：

1.数据预处理技术：数据预处理是数据挖掘和建模的基础，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。

2.机器学习算法：机器学习算法是预测和建模的核心，包括分类算法、回归算法、聚类算法、关联规则挖掘算法等。

3.深度学习技术：深度学习是机器学习的一个分支，可以用于处理大规模数据和非结构化数据，常用的深度学习技术包括卷积神经网络、循环神经网络和深度自编码器等。

4.数据可视化技术：数据可视化技术可以将复杂的数据转化为易于理解的图表和图形，帮助用户更好地理解和分析数据。

5.大数据平台和工具：大数据平台和工具可以支持大规模数据处理和分析，包括Hadoop、Spark、Hive、Pig、Kafka等。

以上技术是预测和模型建立中常用的技术，但具体应用也需要根据业务需求和数据特点进行选择和调整。

相关问题

以上问题用到的模型建立与求解

1、对数据集进行概括说明

该问题不需要建立模型，只需要对数据集进行描述性统计分析，包括变量的取值范围、分布情况、缺失值情况等。

2、对单位面积房价进行分析，分别考虑不同变量对房价的影响程度

该问题需要根据数据集中的各个变量，分别进行探索性数据分析，包括绘制箱线图、散点图、相关系数矩阵等，以判断不同变量对房价的影响程度。此外，还需要进行方差分析和多元线性回归分析，以确定各个变量的显著性和建立预测模型。

3、不同城区、卧室数、厅数、楼层间的房价是否有显著差异？

该问题需要进行方差分析，以判断不同城区、卧室数、厅数、楼层对房价的影响是否显著。

4、以房价作为因变量，建立线性回归模型，进行参数估计和假设检验，并对模型的结果进行诊断

该问题需要建立多元线性回归模型，进行参数估计和假设检验，并对模型进行诊断，包括检验模型的显著性、残差分析等。

5、如果有一套位于海淀区的两室一厅学区房，其在楼中的低楼层，并且临近地铁，房屋面积为70平方米，预测其单位面积房价并给出置信区间

该问题需要代入该套房屋的各个特征，利用建立好的多元线性回归模型，进行预测并计算置信区间。

R语言实现建立基于AdaBoost的乳腺癌预测模型

以下是使用R语言实现建立基于AdaBoost的乳腺癌预测模型的步骤：

1. 首先，导入必要的R包。这里我们需要用到Adabag包。

library(adabag)

2. 接下来，我们需要准备数据集。这里我们使用UCI Machine Learning Repository提供的乳腺癌数据集（Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set），该数据集包含了乳腺肿瘤细胞的各种特征，以及对应的诊断结果（M：恶性，B：良性）。我们可以通过以下代码导入数据集：

data <- read.csv("breast-cancer-wisconsin.csv")

3. 数据预处理。我们需要将诊断结果转换为二元变量，其中M对应1，B对应0，并将所有缺失值替换为0。

data$diagnosis <- ifelse(data$diagnosis == "M", 1, 0)
data[is.na(data)] <- 0

4. 将数据集分为训练集和测试集。

set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(data), 0.7*nrow(data))
train <- data[trainIndex, ]
test <- data[-trainIndex, ]

5. 建立基于AdaBoost的乳腺癌预测模型。我们在Adabag包中使用boosting函数。在这里，我们选择使用C5.0分类树作为基分类器。

model <- boosting(diagnosis ~ ., data = train, boos = TRUE, mfinal = 5, coeflearn = 0.1, 
                  control = ctree_control(mincut = 2, maxdepth = 2))

其中，diagnosis ~ . 表示我们使用所有其他变量来预测诊断结果。boos = TRUE 表示使用AdaBoost算法。mfinal = 5 表示使用5个基分类器。coeflearn = 0.1 表示基分类器的权重缩减系数。control = ctree_control(mincut = 2, maxdepth = 2) 表示基分类器使用C5.0算法，限制最小叶子节点数为2，最大深度为2。

6. 对测试集进行预测，并计算准确率。

predictions <- predict(model, newdata = test)
accuracy <- sum(predictions$class == test$diagnosis)/nrow(test)

最后得到的accuracy即为模型在测试集上的准确率。

以上就是使用R语言实现建立基于AdaBoost的乳腺癌预测模型的步骤。