基于乳腺癌数据集的R语言rpart包树回归模型构建

基于乳腺癌数据集的R语言rpart包树回归模型构建

乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一，对其进行准确的预测和分类对于早期发现和治疗至关重要。在本篇文章中，我们将使用R语言中的rpart包构建一种树回归模型，以预测乳腺癌的分类。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。假设我们已经将乳腺癌数据集保存为名为"breast_cancer.csv"的CSV文件。以下是导入数据集的代码：

# 导入所需库
library(rpart)

# 导入数据集
data <- read.csv("breast_cancer.csv", header = TRUE)

接下来，我们可以对数据集进行一些基本的探索性数据分析（EDA），以了解数据的结构和特征。我们可以查看数据的前几行，以及每个变量的摘要统计信息。以下是一些示例代码：

# 查看数据集的前几行
head(data)

# 查看每个变量的摘要统计信息
summary(data)

在构建树回归模型之前，我们需要将数据集分为训练集和测试集。训练集用于拟合模型，而测试集用于评估模型的性能。我们可以使用随机抽样的方法将数据集分割为训练集和测试集。以下是一些示例代码：

# 设置随机种子以确保结果的可重复性
set.seed(123)

# 将数据集拆分为训练集和测试集（70%的数据作为训练集）
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.7 * nrow(data)