代码+视频,R语言绘制生存分析模型的时间依赖(相关)性roc曲线和时间依赖(相关)性cindex曲线

本文主要是介绍代码+视频,R语言绘制生存分析模型的时间依赖(相关)性roc曲线和时间依赖(相关)性cindex曲线,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

ROC曲线分析是用于评估一个因素预测能力的手段,是可以用于连续型变量分组的方法。在生存分析中,疾病状态和因素取值均会随时间发生变化。而标准的ROC曲线分析将个体的疾病状态和因素取值视作固定值,未将时间因素考虑在分析之中。在这种情况下,使用时间依赖性ROC无疑是更好的选择

在这里插入图片描述
今天咱们视频来演示一下时间依赖ROC曲线绘制

R语言绘制生存分析模型的时间依赖(相关)性roc曲线和时间依赖(相关)性cindex曲线

代码

library(survival)
library("survminer")
library(foreign)
#公众号:零基础说科研
#公众号回复:乳腺癌,可以获得这个数据
bc <- read.spss("E:/r/test/Breast cancer survival agec.sav",use.value.labels=F, to.data.frame=T)
bc <- na.omit(bc)
names(bc)
##分类变量转成因子
bc$histgrad<-as.factor(bc$histgrad)
bc$er<-as.factor(bc$er)
bc$pr<-as.factor(bc$pr)
bc$ln_yesno<-as.factor(bc$ln_yesno)f1<-coxph(Surv(time,status)~er+histgrad+pr+age+ln_yesno,bc,x=TRUE,y=TRUE)
f2<-coxph(Surv(time,status)~er+histgrad+ln_yesno,bc,x=TRUE,y=TRUE)
f3<-coxph(Surv(time,status)~ln_yesno,bc,x=TRUE,y=TRUE)library(riskRegression)
A3<- riskRegression::Score(list("f1"=f1),formula=Surv(time,status)~1,data=bc,metrics="auc",null.model=F,times=seq(3,132,1))
plotAUC(A3)
##########
auc<-plotAUC(A3)
ggplot()+geom_line(data=auc, aes(times,AUC),linetype=1,size=1,alpha = 0.6,colour="red")+geom_ribbon(data=auc, aes(times,ymin = lower, ymax = upper),alpha = 0.1,fill="red")+geom_hline(yintercept=1, linetype=2,size=1)+theme_classic()+ labs(title = "时间相关性ROC", x="times", y="AUC")A3<- riskRegression::Score(list("f1"=f1,"f2"=f2),formula=Surv(time,status)~1,data=bc,metrics="AUC",null.model=F,times=seq(3,132,1))
plotAUC(A3)
auc<-plotAUC(A3)
ggplot()+geom_line(data=auc, aes(times,AUC,group=model,col=model))+geom_ribbon(data=auc, aes(times,ymin = lower, ymax = upper,fill=model),alpha = 0.1)+geom_hline(yintercept=1, linetype=2,size=1)+theme_classic()+ labs(title = "时间相关性ROC", x="times", y="AUC")
###########
library(pec)
A1<-pec::cindex(list("f1"=f1),formula=Surv(time,status)~er+histgrad+pr+age+ln_yesno,data=bc,eval.times=seq(3,132,1))
plot(A1)A1<-pec::cindex(list("f1"=f1,"f2"=f2,"f3"=f3),formula=Surv(time,status)~er+histgrad+pr+age+ln_yesno,data=bc,eval.times=seq(3,132,1))
plot(A1)

这篇关于代码+视频,R语言绘制生存分析模型的时间依赖(相关)性roc曲线和时间依赖(相关)性cindex曲线的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/946312

相关文章

Java实现时间与字符串互相转换详解

《Java实现时间与字符串互相转换详解》这篇文章主要为大家详细介绍了Java中实现时间与字符串互相转换的相关方法,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、日期格式化为字符串(一)使用预定义格式(二)自定义格式二、字符串解析为日期(一)解析ISO格式字符串(二)解析自定义

Spring Boot 3.4.3 基于 Spring WebFlux 实现 SSE 功能(代码示例)

《SpringBoot3.4.3基于SpringWebFlux实现SSE功能(代码示例)》SpringBoot3.4.3结合SpringWebFlux实现SSE功能,为实时数据推送提供... 目录1. SSE 简介1.1 什么是 SSE?1.2 SSE 的优点1.3 适用场景2. Spring WebFlu

java之Objects.nonNull用法代码解读

《java之Objects.nonNull用法代码解读》:本文主要介绍java之Objects.nonNull用法代码,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐... 目录Java之Objects.nonwww.chinasem.cnNull用法代码Objects.nonN

SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码

《SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码》加盐算法是一种用于增强密码安全性的技术,本文主要介绍了SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习... 目录一、什么是加盐算法二、如何实现加盐算法2.1 加盐算法代码实现2.2 注册页面中进行密码加盐2.

python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码

《python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码》OpenCV是一个的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上,:本文主要介绍python+ope... 目录下面是代码+ 效果 + 解释转HSV: 关于颜色总是要转HSV的掩膜再标注总结 目标:将红色的部分滤

在C#中调用Python代码的两种实现方式

《在C#中调用Python代码的两种实现方式》:本文主要介绍在C#中调用Python代码的两种实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录C#调用python代码的方式1. 使用 Python.NET2. 使用外部进程调用 Python 脚本总结C#调

JavaScript Array.from及其相关用法详解(示例演示)

《JavaScriptArray.from及其相关用法详解(示例演示)》Array.from方法是ES6引入的一个静态方法,用于从类数组对象或可迭代对象创建一个新的数组实例,本文将详细介绍Array... 目录一、Array.from 方法概述1. 方法介绍2. 示例演示二、结合实际场景的使用1. 初始化二

Java时间轮调度算法的代码实现

《Java时间轮调度算法的代码实现》时间轮是一种高效的定时调度算法,主要用于管理延时任务或周期性任务,它通过一个环形数组(时间轮)和指针来实现,将大量定时任务分摊到固定的时间槽中,极大地降低了时间复杂... 目录1、简述2、时间轮的原理3. 时间轮的实现步骤3.1 定义时间槽3.2 定义时间轮3.3 使用时

C语言中的数据类型强制转换

《C语言中的数据类型强制转换》:本文主要介绍C语言中的数据类型强制转换方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录C语言数据类型强制转换自动转换强制转换类型总结C语言数据类型强制转换强制类型转换:是通过类型转换运算来实现的,主要的数据类型转换分为自动转换

利用Go语言开发文件操作工具轻松处理所有文件

《利用Go语言开发文件操作工具轻松处理所有文件》在后端开发中,文件操作是一个非常常见但又容易出错的场景,本文小编要向大家介绍一个强大的Go语言文件操作工具库,它能帮你轻松处理各种文件操作场景... 目录为什么需要这个工具?核心功能详解1. 文件/目录存javascript在性检查2. 批量创建目录3. 文件