使用randomForestSRC在特定时间点生存的概率
使用randomForestSRC在特定时间点生存的概率
提问于 2015-08-09 12:37:47
我使用rfsrc来模拟生存问题，如下所示：
library(OIsurv)
library(survival)
library(randomForestSRC)
data(burn)
attach(burn)
library(randomForestSRC)
fit <- rfsrc(Surv(T1, D1) ~ ., data=burn)
# predict on the train set
pred <- predict(fit, burn, OOB=TRUE, type=response)
pred$predicted这给了我所有病人的整体生存概率。
我如何获得每个人在不同时间点的生存概率，比如0-5个月或0-10个月？
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Stack Overflow用户
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发布于 2015-08-10 05:25:05
如果您不熟悉这个包，那么这方面的文档并不是显而易见的，但这是可能的。
负载数据
data(pbc, package = "randomForestSRC")创建试验和测试数据集
pbc.trial <- pbc %>% filter(!is.na(treatment))
pbc.test <- pbc %>% filter(is.na(treatment))建立我们的模型
rfsrc_pbc <- rfsrc(Surv(days, status) ~ .,
data = pbc.trial,
na.action = "na.impute")试验模型
test.pred.rfsrc <- predict(rfsrc_pbc,
pbc.test,
na.action="na.impute")所有的好东西都在我们的预测对象之内。$survival对象是由n行(每个病人1行)和n列(每个time.interest 1行组成)组成的矩阵，尽管可以使用ntime参数对它们进行约束，但这些列都是自动选择的。我们的矩阵是106x122)
test.pred.rfsrc$survival$time.interest对象是不同"time.interests“的列表(122，与$surival中矩阵中的列数相同)
test.pred.rfsrc$time.interest假设我们希望看到我们在5年内的预测状况，我们会
当我们查看我们的$time.interest对象时，需要弄清楚哪个时间利息最接近1825天(因为我们的度量周期是天)，我们可以看到第83行= 1827天或大约5年。$time.interest中的第83行对应于我们的$survival矩阵中的第83列。因此，要想看到5年生存的预测概率，我们只需看一下矩阵的第83列。
test.pred.rfsrc$survival[,83]然后，您可以对您感兴趣的任何时间点执行此操作。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/31904303
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