R语言rpart包树回归模型构建：基于乳腺癌数据集

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechRoar/article/details/132235282

本文介绍了如何使用R语言的rpart包构建基于乳腺癌数据集的决策树回归模型。通过数据预处理、模型构建、可视化、预测及交叉验证评估，展示rpart包在医学预测中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一，早期诊断对于治疗和预后至关重要。在医学研究中，使用机器学习算法构建模型可以帮助我们预测和诊断乳腺癌。R语言中的rpart包提供了一种快速而高效的方法来构建决策树回归模型，本篇文章将介绍如何使用rpart包构建乳腺癌预测模型。

首先，我们需要准备乳腺癌数据集。这里我们使用UCI机器学习仓库中的"Wisconsin Diagnostic Breast Cancer"数据集。该数据集包含了569个乳腺癌患者的特征信息，其中包括30个数值型特征和一个目标变量，用于指示肿瘤是恶性（M）还是良性（B）。

# 导入rpart包
library(rpart)

# 读取数据集
data <- read.csv("breast_cancer_data.csv")

# 查看数据集结构
str(data)

接下来，我们需要对数据进行预处理。通常，在构建模型之前，我们需要检查数据中是否存在缺失值或异常值，并进行必要的处理。同时，我们还需要将目标变量转换为适合模型训练的数值类型。

# 检查缺失值
sum(is.na(data))

# 处理缺失值（可根据具体情况选择合适的方法）
data <