R语言rpart包树回归模型构建:基于乳腺癌数据集

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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。

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R语言rpart包树回归模型构建:基于乳腺癌数据集

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 <- na.
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