R语言中，针对survivalsvm，gbm，coxboost模型，如何将使用softmax函数将预测值转换为概率，并计算综合布里尔得分

在R语言中，可以使用以下代码将survivalsvm，gbm，coxboost模型预测值转换为概率并计算综合布里尔得分：

1. 对于survivalsvm模型：

# 预测概率
svm_prob <- predict(svm_model, newdata = test_data, type = "prob")

# 计算综合布里尔得分
svm_brier <- mean((svm_prob - test_data$Survived)^2)

2. 对于gbm模型：

# 预测概率
gbm_prob <- predict.gbm(gbm_model, newdata = test_data, type = "response")

# 计算综合布里尔得分
gbm_brier <- mean((gbm_prob - test_data$Survived)^2)

3. 对于coxboost模型：

# 预测概率
coxboost_prob <- predict(coxboost_model, newdata = test_data, type = "lp")
coxboost_prob <- exp(coxboost_prob)/(1+exp(coxboost_prob))

# 计算综合布里尔得分
coxboost_brier <- mean((coxboost_prob - test_data$Survived)^2)

其中，`test_data`为测试集数据，`Survived`为测试集数据的实际生存情况。`svm_model`、`gbm_model`和`coxboost_model`分别为survivalsvm、gbm和coxboost模型的训练结果。`svm_prob`、`gbm_prob`和`coxboost_prob`分别为预测的概率值。最后，通过计算综合布里尔得分来评估模型的性能。