R语言SVM模型计算C指数

在R语言中，可以使用`survivalROC`包来计算SVM模型的C指数。以下是示例代码：

# 导入所需包
library(survivalROC)
library(e1071)

# 加载数据
data(iris)

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8, list = FALSE)
training <- iris[trainIndex, ]
testing <- iris[-trainIndex, ]

# 训练SVM模型
model <- svm(Species ~ ., data = training, kernel = "radial")

# 预测测试集的结果
predictions <- predict(model, newdata = testing)

# 将预测结果转换为二元变量
predictions_bin <- ifelse(predictions == "versicolor", 0, 1)

# 计算C指数
c_index <- survivalROC(predictor = predictions_bin, outcome = testing$Species, estimator = "Harrell")

以上代码中，我们使用了`svm`函数训练了一个SVM模型，并使用`predict`函数预测了测试集的结果。由于`survivalROC`包要求预测结果是二元变量，所以我们将预测结果转换为二元变量。最后，使用`survivalROC`函数计算C指数。

需要注意的是，由于`survivalROC`包的使用方式比较特殊，因此在计算C指数时，需要将预测结果和真实标签作为参数传入，而不是将模型和测试集作为参数传入。