R语言使用breast cancer进行逻辑回归建立

好的，下面是使用R语言进行逻辑回归建立的步骤：

1. 载入数据集

首先需要载入数据集，这里以R自带的breast cancer数据集为例，命令为：

data(breastcancer)

2. 数据预处理

接着需要对数据进行预处理，包括划分训练集和测试集、变量选择等。这里选择将数据集按8:2的比例划分为训练集和测试集，命令为：

library(caTools)
set.seed(123) # 设置随机种子
split = sample.split(breastcancer$Class, SplitRatio = 0.8)
train = subset(breastcancer, split == TRUE)
test = subset(breastcancer, split == FALSE)

然后需要对变量进行选择，选择变量可以使用各种方法，例如Lasso、逐步回归等。这里使用逐步回归的方法，命令为：

library(MASS)
step = stepAIC(train[,1:9], train[,10], direction="both")
train = train[,c("Class", names(step$coefficients)[-1])]
test = test[,c("Class", names(step$coefficients)[-1])]

3. 模型建立

接着进行模型建立，这里使用glm函数进行逻辑回归建模，命令为：

model = glm(Class ~., data=train, family=binomial)

4. 模型评估

最后进行模型评估，这里使用测试集进行预测并计算准确率、召回率等指标，命令为：

predicted = predict(model, newdata=test[-10], type="response")
predicted = ifelse(predicted > 0.5, "M", "B")
table(test[,10], predicted)

以上就是使用R语言进行逻辑回归建立的步骤。