R语言逻辑回归模型临床决策曲线
时间: 2023-11-30 20:03:12 浏览: 57
根据提供的引用内容,可以使用R语言自定义编程实现逻辑回归模型的决策曲线分析。下面是一个简单的例子:
```R
# 加载必要的包
library(ggplot2)
library(DescTools)
# 构建逻辑回归模型
model <- glm(Species ~ ., data = iris, family = binomial)
# 预测概率
prob <- predict(model, type = "response")
# 构建决策曲线
dca <- dca.curve(response = iris$Species, predictor = prob, thresholds = seq(0, 1, 0.1))
# 绘制决策曲线
ggplot(dca, aes(x = threshold, y = net.benefit)) +
geom_line() +
geom_abline(intercept = 0, slope = max(dca$net.benefit) / max(dca$threshold), linetype = "dashed") +
ggtitle("逻辑回归模型临床决策曲线") +
xlab("决策阈值") +
ylab("净益") +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
```
上述代码中,我们首先加载了必要的包,然后使用iris数据集构建了一个逻辑回归模型。接着,我们使用predict函数预测了每个样本属于不同类别的概率,并使用dca.curve函数构建了决策曲线。最后,我们使用ggplot2包绘制了决策曲线图。