云南大学学生刘鹏：乳腺癌决策树分析R语言实验报告

本篇报告是由云南大学数学与统计学院2015级信息与计算科学专业的学生刘鹏在2018年7月4日完成的《数据挖掘与决策支持实验》上机实践报告，编号为05，指导教师为彭程。实验主题是对乳腺癌数据进行决策树分析，旨在学习R语言中的变量选择技术。 一、实验目的： 通过这次实践，刘鹏主要目标是掌握如何运用R语言进行数据分析，特别是针对乳腺癌数据集，理解变量选择的重要性，这有助于识别出与乳腺癌风险相关的关键特征，从而提高疾病预测和诊断的准确性。 二、实验内容： 实验的核心内容涉及数据预处理、特征分析以及决策树模型的构建。首先，对乳腺癌的相关数据进行初步探索，包括数据清洗、缺失值处理和变量的理解。接着，利用R语言的相应库（如C50或rpart）实施变量选择算法，可能包括特征重要性评估（如基于信息增益、基尼指数等）来确定最具区分性的特征。最后，通过构建决策树模型，展示这些特征如何影响乳腺癌的分类结果。 三、实验平台： 刘鹏使用的实验平台包括Windows 10 Pro 1803操作系统，以及Microsoft Visual Studio 2017 Enterprise版本，并配合RStudio作为R编程环境。这些工具组合提供了强大的数据处理和可视化能力。 四、算法设计： 数据预处理阶段采用的是R语言的数据处理函数，如dplyr和tidyverse等，进行数据清洗和转换。算法设计部分重点在于应用ID3、C4.5或CART（Classification and Regression Trees）等决策树算法，根据乳腺癌的临床指标，如clumpthickness、cellsize等九个医学指标，构建一个可以做出预测的模型。在模型训练过程中，可能还会涉及到剪枝（pruning）以避免过拟合。 五、程序代码： 报告中详细记录了编写和执行R代码的过程，包括数据加载、数据探索、特征选择和模型训练的各个环节。这部分内容对于理解和复制实验至关重要，但也可能包含敏感信息，因此具体代码并未详述。 六、实验体会： 通过实际操作，刘鹏可能体会到了变量选择在决策树分析中的关键作用，理解了不同特征如何影响乳腺癌的诊断准确性和模型的性能。此外，他可能会反思实际应用中的挑战，比如如何处理不平衡的数据、如何解释模型结果以及模型的局限性。 七、参考文献： 报告的结尾部分可能列出了关于决策树分析、乳腺癌研究、R语言应用等相关领域的学术论文和教材，为深入学习提供了进一步的参考。 这篇报告深入探讨了如何使用R语言在乳腺癌数据上进行决策树分析，强调了变量选择的重要性，并展示了实际操作中的步骤和思考。