R中nom1 <- nomogram(fit1, fun=plogis,fun.at=c(.001, .01, .05, seq(.1,.9, by=.1), .95, .99, .999),lp=F, funlabel="Low weight rate")
时间: 2024-04-22 16:26:52 浏览: 5
在R中,`nomogram()`函数用于创建一个预测模型的名义图(nomogram)。根据你提供的代码,`nom1 <- nomogram(fit1, fun = plogis, fun.at = c(.001, .01, .05, seq(.1, .9, by = .1), .95, .99, .999), lp = F, funlabel = "Low weight rate")`,它使用了以下参数和对象:
- `fit1`: 逻辑回归模型对象,例如使用`lrm()`函数拟合的模型。
- `fun`: 用于转换线性预测值的函数,这里使用了`plogis`函数,它将线性预测值转换为概率。
- `fun.at`: 指定在名义图上显示的概率值或转换后的线性预测值。
- `lp`: 一个逻辑值,指定是否使用对数比例(logit scale)来绘制名义图。在这里,`lp = F`表示不使用对数比例。
- `funlabel`: 名义图的标题,这里设置为"Low weight rate"。
通过运行该代码,将会生成一个名为`nom1`的名义图对象。你可以使用`plot()`函数来显示该名义图,如`plot(nom1)`。这将在图形设备上显示名义图,并根据指定的参数和模型结果生成相应的图形。
请确保在运行该代码之前,已经安装并加载了适用的包(如`rms`),并且`fit1`是一个有效的逻辑回归模型对象。
相关问题
###Logistic ##数据集划分 set.seed(1) train_id=sample(1:nrow(data),0.7*nrow(data)) train=data[train_id,] test=data[-train_id,] write.csv(train,file = "train.csv") write.csv(test,file="tset.csv") ###logistics和列线图 anyNA(train) mydata <- train install.packages("rms") library(rms) library(Hmisc) attach(mydata) dd <- datadist(mydata) options(datadist='dd') fit0 <- lrm(outcom~BMI+fus+lym+mon+alt+ast+ldh+ na+crp+aptt+inr+sssj+pzsxj+mmzj+pmzj+xxbbhz +shmmzj ,data=mydata,x=T,y=T)#lasso回归中筛选出的变量 fit0 nom0 <- nomogram(fit0,fun=plogis,fun.at = c(.001,.01,.05,.5, .95, .99,.999), lp=T,funlabel="thrombus rate") plot(nom0) fit1 <- lrm(outcom ~ BMI+lym+fus +aptt+sssj+mmzj, data = mydata,x=T,y=T)#对于不显著的指标予以剔除 fit1 summary(fit1) ##nomogram nom1 <- nomogram(fit1, fun = plogis, fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999), lp = TRUE, funlabel = "thrombus rate") plot(nom1) ###predict预测并做ROC install.packages("rms") library(rms) install.packages("tidyverse") library(tidyverse) anyNA(train) fit1 gd <- predict(fit1, newdata = train, se.fit = FALSE, dispersion = NULL, terms = FALSE, na.action = na.pass) gd2 <- predict(fit1,newdata=test, se.fit=FALSE,dispersion=NULL,terms=NULL, na.action=na.pass)
根据您提供的代码,可能存在以下问题:
1. `fus` 变量可能被拼写错误,导致无法识别。建议检查变量名称是否正确。
2. 在 `lrm()` 函数中,`x=T` 和 `y=T` 参数是无效的。如果想要使用公式输入变量,可以使用 `formula` 参数,例如 `formula = outcom ~ .` 表示使用所有变量进行拟合。
3. 在 `predict()` 函数中,`dispersion=NULL` 参数也是无效的。如果需要计算标准误,可以设置 `se.fit = TRUE`。
4. 在 `predict()` 函数中,`terms=NULL` 参数也是无效的。如果需要返回预测的线性预测值,可以设置 `type = "lp"`。
下面是修改过后的代码示例:
```
###Logistic
##数据集划分
set.seed(1)
train_id <- sample(1:nrow(data), 0.7 * nrow(data))
train <- data[train_id,]
test <- data[-train_id,]
write.csv(train, file = "train.csv")
write.csv(test, file = "test.csv")
###logistics和列线图
anyNA(train)
mydata <- train
install.packages("rms")
library(rms)
library(Hmisc)
attach(mydata)
dd <- datadist(mydata)
options(datadist='dd')
fit0 <- lrm(outcom ~ BMI + fus + lym + mon + alt + ast + ldh + na + crp + aptt + sssj + pzsxj + mmzj + pmzj + xxbbhz + shmmzj,
data = mydata) #lasso回归中筛选出的变量 fit0
nom0 <- nomogram(fit0, fun = plogis,
fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999),
lp = TRUE, funlabel = "thrombus rate")
plot(nom0)
fit1 <- lrm(outcom ~ BMI + lym + fus + aptt + sssj + mmzj,
data = mydata) #对于不显著的指标予以剔除
summary(fit1)
##nomogram
nom1 <- nomogram(fit1,
fun = plogis,
fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999),
lp = TRUE,
funlabel = "thrombus rate")
plot(nom1)
###predict预测并做ROC
install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)
anyNA(train)
gd <- predict(fit1, newdata = train,
se.fit = TRUE, type = "lp",
na.action = na.pass)
gd2 <- predict(fit1, newdata = test,
se.fit = TRUE, type = "lp",
na.action = na.pass)
roc_obj <- roc(train$outcom, exp(gd)/(1 + exp(gd))) # 计算 ROC 曲线
plot(roc_obj) # 绘制 ROC 曲线
```
请注意,这里的 `gd` 和 `gd2` 变量存储的是线性预测值,需要使用 `exp(gd)/(1 + exp(gd))` 转换为预测的概率值,才能用于计算 ROC 曲线。
nom <- nomogram(fit=svm) Error in lims[[i]] : subscript out of bounds
这个错误提示表明在运行 `nomogram` 函数时,出现了 `subscript out of bounds` 的错误,即下标超出了数组边界。这个错误通常是由于参数设置有误导致的。
在这个代码中,`fit` 参数应该传入已经训练好的 SVM 模型,而不是 SVM 模型的类型。因此,你需要将 `svm` 改为已经训练好的 SVM 模型对象,例如 `svm_model`。另外,由于 SVM 模型并不直接输出类别概率,因此可以不传入 `fun` 参数或者使用默认的转换函数。修改后的代码如下所示:
```r
nom <- nomogram(fit = svm_model)
```
其中,`svm_model` 是已经训练好的 SVM 模型对象。