lung$pred_bayes <- -log(2) / exp(x %*% posterior_mean(fit, "beta"))这一行中posterior_mean函数没有怎么处理
时间: 2023-06-14 14:05:25 浏览: 80
`posterior_mean()`函数是一个来自`arm`包的函数,它用于从贝叶斯回归模型的后验分布中获取模型系数的后验均值。在这里,它被用于获取贝叶斯线性回归模型的系数向量`beta`的后验均值。
在这个表达式中,`x`是一个$n\times p$的矩阵,其中$n$是观测值的数量,$p$是自变量的数量。`posterior_mean(fit, "beta")`返回的是一个$p$维的向量,表示模型系数的后验均值。因此,`x %*% posterior_mean(fit, "beta")`是一个$n$维的向量,表示模型的预测值。然后,`-log(2) / exp(x %*% posterior_mean(fit, "beta"))`将预测值作为指数来计算一个常数,并将其取负对数。最终,`lung$pred_bayes`将包含每个观测值的预测值的对数,这是一个用于评估模型拟合质量的常见指标。
相关问题
library(survival) data(lung)# 对数据进行预处理 lung$status <- ifelse(lung$status == 1, 0, 1) lung$ph.karno <- ifelse(is.na(lung$ph.karno), median(lung$ph.karno, na.rm = TRUE), lung$ph.karno) lung$pat.karno <- ifelse(is.na(lung$pat.karno), median(lung$pat.karno, na.rm = TRUE), lung$pat.karno) lung$age <- ifelse(is.na(lung$age), median(lung$age, na.rm = TRUE), lung$age)# 将数据集划分 set.seed(123) train_index <- sample(1:nrow(lung), size = round(nrow(lung) * 0.7), replace = FALSE) train_data <- lung[train_index, ] test_data <- lung[-train_index, ]# 构建模型 fit <- glm(status ~., data = train_data, family = binomial(link = 'logit'))# 预测测试集 prob <- predict(fit, newdata = test_data, type = "response") # 计算c-index concord <- 0 discord <- 0 for(i in 1:(nrow(test_data) - 1)) { for(j in (i + 1):nrow(test_data)){ if(test_data$status[i] == test_data$status[j]){ next } if(test_data$status[i] < test_data$status[j]){ if(prob[i] > prob[j]){ concord <- concord + 1 }else if(prob[i] < prob[j]){ discord <- discord + 1 } }else{ if(prob[i] > prob[j]){ discord <- discord + 1 }else if(prob[i] < prob[j]){ concord <- concord + 1 } } } } c_index <- (concord + 0.5 * discord) / (concord + discord) # 打印c-index cat("C-index:", c_index, "\n")为什么报错
我没有看到具体的报错信息,不过根据代码可能存在以下问题:
1. 缺少对survival包的加载,需要在代码开头加上`library(survival)`。
2. 在计算c-index时,可能会出现除以0的情况,因为discord的值可能为0。可以在计算前先判断discord是否为0,若为0则直接将c_index赋为1。
3. 在数据预处理时,可能会出现NA值的情况。可以使用`sum(is.na(lung))`查看数据中是否有缺失值,如果有,则需要进行相应的处理,比如使用中位数进行填充。
如果还有其他问题,可以提供具体的报错信息或者代码截图以供参考。
model_mat <-model.matrix(~ Age+Sex+Race+Site+Grade+Stage+Chemotherapy+Income+Marital +Bone metastasis+Liver metastasis+Lung metastasis+States-1,survival)
这段代码中有一个语法错误。在公式中,~符号应该在+号的前面,而不是后面。请使用以下代码:
```
model_mat <- model.matrix(~ Age + Sex + Race + Site + Grade + Stage + Chemotherapy + Income + Marital + `Bone metastasis` + `Liver metastasis` + `Lung metastasis` + States - 1, data = survival)
```
此外,你需要使用反引号(`)将“Bone metastasis”、“Liver metastasis”和“Lung metastasis”括起来,因为这些名称中包含空格。另外,你还需要指定数据集,因此我添加了 `data = survival`。请注意,这里的“survival”是你的数据集名称,如果不是这个名称,请将其替换为你自己的数据集名称。
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