R语言中，用metrics包中的brier_score函数算生存数据survivalsvm模型的BS和IBS

在R语言中，可以使用 `metrics` 包中的 `brier_score` 函数来计算生存数据 `survivalsvm` 模型的 Brier Score (BS) 和 Integrated Brier Score (IBS)。具体步骤如下：

1. 安装和加载 `survival` 和 `survivalsvm` 包：

install.packages("survival")
library(survival)

install.packages("survivalsvm")
library(survivalsvm)

2. 加载 `metrics` 包：

install.packages("metrics")
library(metrics)

3. 准备数据集并训练 `survivalsvm` 模型：

data(lung)
lung$sex <- as.numeric(lung$sex == "male")
fit <- svm_survival(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog, data = lung)

4. 使用 `predict` 函数预测生存概率：

pred <- predict(fit, newdata = lung, type = "survival")

5. 计算 BS 和 IBS：

bs <- brier_score(pred$surv, Surv(lung$time, lung$status))
ibs <- integrated_brier_score(pred$surv, Surv(lung$time, lung$status), lung$time)

其中，`pred$surv` 是 `predict` 函数返回的生存概率向量，`Surv(lung$time, lung$status)` 是生存数据对象。计算出来的 `bs` 和 `ibs` 分别是 Brier Score 和 Integrated Brier Score。