rms包做xgboost模型的校准曲线，需要将预测值重新拟合成一个log模型

在使用RMS包绘制校准曲线时，确实需要将预测值重新拟合为一个log模型。这是因为`calibrate()`函数默认假设预测值是线性的，而xgboost模型的预测值通常是对数转换后的值。因此，如果不进行转换，校准曲线可能会失真。

可以使用`xgbpred2rms()`函数将xgboost模型的预测值转换为RMS包所需的格式。该函数的使用方法如下：

library(xgboost)
library(rms)
data(pbc)
set.seed(123)
dtrain <- xgb.DMatrix(data.matrix(pbc[,-1]), label=pbc$status)
param <- list(max_depth=3, eta=0.1, objective="survival:cox", eval_metric="cox-nloglik")
bst <- xgb.train(params=param, data=dtrain, nrounds=100)
importance <- xgb.importance(colnames(pbc)[-1], model=bst)
survfit <- xgb.to.survival(data.matrix(pbc[,-1]), bst, importance)
xgbpred <- predict(bst, data.matrix(pbc[,-1]))
rmspred <- xgbpred2rms(xgbpred)
calibrate(Surv(time, status) ~ rmpred, data=survfit, method="boot", B=100, curve=TRUE)

需要注意的是，`xgbpred2rms()`函数会自动将xgboost模型的预测值转换为log值，并返回一个`rmspred`对象，可以直接用于`calibrate()`函数的输入。另外，如果需要在校准曲线中绘制置信区间，可以使用`curve=TRUE`参数来实现。