R语言计算列线图评分代码
时间: 2024-01-25 21:08:59 浏览: 27
R语言计算列线图评分的代码如下:
library(openxlsx)
library(survival)
library(lattice)
library(Formula)
library(ggplot2)
## 加载数据
library(readr)
data <- read_csv("./data4.csv")
data <- na.omit(data)
## 数据打包
library(rms)
ddDD <- datadist(data)
options(datadist="ddDD")
fit <- lrm(label~C5+C6+C25+C48, data=data)
nom1 <- nomogram(fit, fun=function(x)1/(1+exp(-x)), lp=FALSE, fun.at=c(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9), funlabel="Risk")
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R语言SVM模型绘制列线图代码
下面是在 R 语言中使用 `ggplot2` 绘制 SVM 模型列线图的代码:
```R
library(e1071)
library(ggplot2)
# 加载预测数据
data(iris)
x <- iris[, 1:4]
y <- as.factor(ifelse(iris$Species == "setosa", "setosa", "other"))
# 训练 SVM 模型
model <- svm(x, y, kernel = "linear")
# 提取列向量
col_vec <- t(model$coefs) %*% x[model$index, ]
# 创建数据框
df <- data.frame(x = 1:ncol(x), y = col_vec, label = colnames(x))
# 绘制列线图
ggplot(df, aes(x = x, y = y, label = label)) +
geom_vline(xintercept = 0, color = "gray") +
geom_text(nudge_y = 0.2) +
ggtitle("SVM Column Line Plot")
```
这段代码首先加载了 `e1071` 和 `ggplot2` 两个包,并使用 `iris` 数据集作为示例数据。然后,代码训练了一个 SVM 模型,并从模型中提取了列向量。接着,代码将列向量与变量名合并成一个数据框,并使用 `ggplot2` 包绘制了列线图。图中每条线都表示一个特征变量,线的高度表示 SVM 模型中该变量的重要性。
R语言SVM预测模型绘制列线图代码
下面是在 R 语言中使用 `ggplot2` 绘制 SVM 预测模型列线图的代码:
```R
library(e1071)
library(ggplot2)
# 加载预测数据
data(iris)
x <- iris[, 1:4]
y <- as.factor(ifelse(iris$Species == "setosa", "setosa", "other"))
# 训练 SVM 模型
model <- svm(x, y, kernel = "linear")
# 预测新数据
new_x <- data.frame(Sepal.Length = 5.1, Sepal.Width = 3.5, Petal.Length = 1.4, Petal.Width = 0.2)
new_y <- predict(model, new_x)
# 提取列向量
col_vec <- t(model$coefs) %*% x[model$index, ]
# 创建数据框
df <- data.frame(x = 1:ncol(x), y = col_vec, label = colnames(x))
# 绘制列线图
ggplot(df, aes(x = x, y = y, label = label)) +
geom_vline(xintercept = 0, color = "gray") +
geom_text(nudge_y = 0.2) +
ggtitle("SVM Column Line Plot") +
geom_point(data = new_x, aes(x = which(colnames(x) == names(new_x)), y = 0), color = "red", size = 4) +
geom_text(data = new_x, aes(x = which(colnames(x) == names(new_x)), y = 0, label = new_y), color = "red", nudge_y = -0.2)
```
这段代码首先加载了 `e1071` 和 `ggplot2` 两个包,并使用 `iris` 数据集作为示例数据。然后,代码训练了一个 SVM 模型,并预测了一个新数据点。接着,代码将列向量与变量名合并成一个数据框,并使用 `ggplot2` 包绘制了列线图。图中每条线都表示一个特征变量,线的高度表示 SVM 模型中该变量的重要性。代码还使用红色圆点和标签表示了预测的新数据点。