在gbm(梯度提升机)封装分析中计算生存函数,可以使用以下步骤:
下面是一个示例代码,演示了如何在gbm封装分析中计算生存函数:
# 导入所需的库
library(survival)
library(gbm)
# 导入数据集
data <- read.csv("data.csv")
# 创建生存对象
surv_obj <- with(data, Surv(time, event))
# 拆分数据集为训练集和测试集
set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.7*nrow(data))
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]
# 训练梯度提升机模型
gbm_model <- gbm(surv_obj ~ ., data = train_data, distribution = "coxph",
n.trees = 100, interaction.depth = 3, shrinkage = 0.01)
# 在测试集上进行预测
surv_pred <- predict(gbm_model, newdata = test_data, type = "response", n.trees = 100)
# 计算生存函数
surv_func <- survfit(surv_obj ~ surv_pred)
# 打印生存函数
print(surv_func)
# 计算C-索引
c_index <- survConcordance(surv_pred, surv_obj)
print(c_index)
# 进行log-rank检验
logrank_test <- survdiff(surv_obj ~ surv_pred)
print(logrank_test)
这是一个简单的示例,展示了如何在gbm封装分析中计算生存函数。根据你的具体需求,你可能需要调整模型参数和评估指标。同时,根据你的数据集和问题,可能需要进行数据预处理和特征工程等步骤。
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