R语言数据分析之机器学习教程

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一、研究背景

全球范围内，乳腺癌是导致癌症发病率和死亡率的主要疾病之一。根据2018年全球癌症统计报告的估计，乳腺癌是女性中第二常见的恶性肿瘤，占所有女性癌症的11.6%以上。它被列为全球癌症死亡原因的第五位，导致全球癌症死亡率的6.6%。乳腺癌导致了大量的公共卫生负担，造成了1480万残疾调整生命年（DALYs）的损失。在发达国家，乳腺癌的发病率显著高于其他国家；全球范围内，高或非常高的人类发展指数（HDI）国家的乳腺癌年龄标准化发病率为每10万名女性54.5例，而低至中等HDI国家的发病率为31.3例。在女性人口中，乳腺癌的死亡率仍然最高，是报告最多的女性癌症死亡原因。

2018年共报告了2088849例新发乳腺癌病例和626679例相关死亡。全球乳腺癌的年龄标准化发病率为每10万人口46.3例，并且在全球范围内显示出几乎四倍的变异（见图1）。最高发病率出现在澳大利亚和新西兰、西欧、北欧和北美，而最低发病率则出现在南亚、中东、东非和西非、东南亚和中美洲。乳腺癌的发病率在西方国家，包括澳大利亚、欧洲和美洲，往往更为普遍。与低人类发展指数（HDI）国家或中等HDI国家相比，乳腺癌在非常高HDI或高HDI国家的发病率更高。

乳腺癌是全球女性死亡的主要原因之一。它可以分为三类：正常、良性和恶性肿瘤。此外，乳腺癌分为五个阶段（0-IV）。然而，这些阶段是根据肿瘤的大小、是否为侵袭性或非侵袭性癌症、是否影响淋巴结以及是否扩散到其他部位来区分的，尽管随着癌症进展到第四阶段，生存机会会减少[@dey2018review]。因此，乳腺癌的早期发现和分析可以提高生存概率并降低死亡率。乳腺X线摄影（Mammography）、乳腺超声（Breast Ultrasound）、磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）、正电子发射断层扫描（Positron Emission Tomography, PET）以及计算机断层扫描（Computed Tomography, CT）是一些用于乳腺癌诊断的成像技术。本文使用的数据构建乳腺癌诊断分类模型。该数据集的特征是从乳腺肿块的细针抽吸（Fine Needle Aspirate, FNA）的数字化图像中计算得出。它们描述了图像中存在的细胞核的特征。因此，开发精确的算法以识别和区分乳腺癌显得尤为必要，这将显著提升诊断的准确性。本文将基于随机森林算法构建预测乳腺癌患者的模型。

二、研究意义

在临床上，数据驱动的技术正在逐渐展现出其独特的价值，特别是在癌症诊断与预测方面。基于数字化图像的数据开发，我们构建了一个针对乳腺癌患者的二分类器模型。该预测模型将为乳腺癌的临床诊断提供有力支持，有助于医生更准确地识别乳腺癌患者，为患者带来更好的诊断效果和生活质量。

三、内容

本次论文包含以下内容：

• 第二章 数据准备

• 第三章 特征提取

• 第四章 模型构建

• 第五章 解释模型

• 第六章 总结

四、教程

本教程提供了四种不同的格式，HTML、PDF、word和epub，方便广大读者阅读。

上述生成教程的代码是来自于R语言数据分析之机器学习