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。