多元自适应样条回归(MARS)：乳腺癌数据集中细针穿刺肿瘤活检结果分析案例（使用R语言）

最新推荐文章于 2025-10-21 11:43:19 发布

夜色恬静

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文利用R语言的多元自适应样条回归(MARS)方法，分析乳腺癌数据集中细针穿刺肿瘤活检结果，探讨模型在预测和提高诊断准确性上的潜力。

多元自适应样条回归(MARS)：乳腺癌数据集中细针穿刺肿瘤活检结果分析案例（使用R语言）

引言：
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，早期诊断和治疗对于提高患者生存率至关重要。细针穿刺肿瘤活检是一种非侵入性的检查手段，可用于识别肿瘤类型和定量监测肿瘤进展。本文将利用多元自适应样条回归(MARS)方法分析乳腺癌数据集中的细针穿刺肿瘤活检结果，以帮助医生更准确地评估肿瘤活检结果。

方法：
在本案例中，我们将使用R语言实现多元自适应样条回归(MARS)方法。MARS是一种基于样条函数的非参数回归方法，能够自动选择变量、建立适当的模型和处理多重共线性问题。

首先，我们需加载所需的R包，并导入乳腺癌数据集：

# 加载所需的R包
library(earth)

# 导入乳腺癌数据集
data("breast_cancer_dataset")

接下来，我们需要对数据进行预处理，包括删除缺失值、标准化数据等操作：

# 删除含有缺失值的行
data <- na.omit(breast_cancer_dataset)

# 标准化数据
scaled_data <- scale(data)

现在，我们可以利用MARS方法建立回归模型。首先，我们将数据集划分为训练集和测试集：

# 设置随机种子以确保可复现性
set.seed(123)

# 划分训练集和测试集
train_index <- sampl

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