逻辑回归分析乳腺癌数据的R语言实现

最新推荐文章于 2024-07-03 14:15:07 发布

PixelEnigma

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文章标签：逻辑回归 r语言算法 R语言

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本文介绍了如何使用R语言进行逻辑回归分析，以预测乳腺癌。通过加载内置的BreastCancer数据集，进行数据预处理，构建并训练逻辑回归模型，最终评估模型的准确率，强调了在医学数据分析中数据质量和样本代表性的关键性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

逻辑回归分析乳腺癌数据的R语言实现

逻辑回归是一种常用的分类算法，广泛应用于机器学习和数据分析领域。在本文中，我们将使用R语言来分析乳腺癌数据，并利用逻辑回归模型对乳腺癌进行分类预测。

首先，我们需要准备乳腺癌数据集。R语言提供了许多内置的数据集，其中包括乳腺癌数据集BreastCancer。我们可以直接加载该数据集并进行分析。

# 加载乳腺癌数据集
data(BreastCancer)

# 查看数据集的结构
str(BreastCancer)

上述代码中，我们使用data()函数加载了乳腺癌数据集，并使用str()函数查看数据集的结构。这样可以帮助我们了解数据集的列名、数据类型等信息。

接下来，我们需要对数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择等操作。在本例中，我们将使用所有可用的特征进行分析。

# 数据预处理
# 将目标变量转换为因子类型
BreastCancer$Class <- as.factor(BreastCancer$Class)

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)  # 设置随机种子，保证结果可复现
train_index <- sample(1:nrow(BreastCancer), nrow(BreastCancer) * 0.7)  # 随机选取70%的样本作为训练集
train_data <- BreastCancer[train_index, ]  # 训练集
test_data <- BreastCan

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