随机生存森林R语言代码

以下是一个简单的用R语言生成随机生存森林的代码示例：

# 导入必要的包
library(randomForest)

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")  # 替换为你的数据文件名

# 拆分数据为训练集和测试集
set.seed(123)  # 设置随机种子，以确保结果可重复
train_index <- sample(1:nrow(data), nrow(data) * 0.7)  # 70% 的数据用于训练
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]

# 构建生存森林模型
model <- randomSurvivalForest(x = train_data[, -1],  # 特征变量，排除第一列的时间变量
                              y = train_data$time,  # 时间变量
                              status = train_data$status,  # 状态变量（0代表存活，1代表死亡）
                              ntree = 100,  # 树的数量
                              importance = TRUE)  # 是否计算变量重要性

# 在测试集上进行预测
predictions <- predict(model, newdata = test_data[, -1], type = "response")

# 打印预测结果
print(predictions)

请注意，上述代码仅提供了一个基本的框架，实际使用时需要根据你的数据和需求进行适当的修改和调整。另外，你需要将代码中的"data.csv"替换为你的实际数据文件名，并根据需要调整其他参数。