R语言基于COX模型画组合多条ROC曲线

R语言中的`survival`包提供了丰富的功能来进行生存分析，其中包括基于Cox比例风险模型(COX model)的研究。如果你想绘制组合的ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），可以使用`pROC`包，它专门用于处理预测性能评估，包括ROC曲线。

首先，你需要安装并加载必要的库：

install.packages("survival")
install.packages("pROC")

library(survival)
library(pROC)

假设你已经有了几个预训练的 Cox 回归模型，比如model1、model2等，并且它们都有一组预测变量SurvivalProb。你可以按照以下步骤绘制组合ROC曲线：

1. 对于每个模型，使用`roc()`函数计算ROC曲线：

   roc_data <- lapply(list(model1 = model1, model2 = model2), function(m) {
       predict survfit(Surv(time, status) ~ ., data = your_data, newdata = your_data, type = "survprob")$survprob[, "status"]
   })

2. 将这些结果合并到一个数据框中：

   all_roc <- do.call(rbind, roc_data)

3. 现在你可以使用`ggroc()`函数来创建ROC曲线图，将所有模型的结果一起展示：

   ggroc(all_roc, xlab="False Positive Rate", ylab="True Positive Rate", main="Combined ROC Curves for Cox Models")

记得用你的实际数据替换`your_data`，并且确保`time`是时间变量，`status`是结局变量。