请按下述要求为我输出R语言代码：将lung的数据按7：3分为训练组和对照组，使用训练组的数据构建COX回归模型并绘制3年及5年生存预测ROC曲线，并使用构建的COX回归模型绘制验证组的3年及5年生存预测ROC曲线

以下是R语言代码的实现：

# 导入必要的包
library(survival)
library(survROC)

# 导入lung数据集
data(lung)

# 将数据随机分为训练组和验证组
set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(lung), round(0.7*nrow(lung)), replace = FALSE)
train <- lung[trainIndex, ]
test <- lung[-trainIndex, ]

# 构建COX回归模型
coxModel <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog + wt.loss, data = train)

# 计算训练组的生存预测ROC曲线
trainPred <- predict(coxModel, type = "lp")
trainROC <- survroc(response = train$status, predictor = trainPred, 
                    time = train$time, event = "death", 
                    verbose = FALSE)
plot(trainROC, col = "red", main = "Train ROC Curve")

# 计算验证组的生存预测ROC曲线
testPred <- predict(coxModel, newdata = test, type = "lp")
testROC <- survroc(response = test$status, predictor = testPred, 
                   time = test$time, event = "death", 
                   verbose = FALSE)
plot(testROC, col = "blue", add = TRUE, lty = 2, cex = 0.8, 
     main = "Train and Test ROC Curves")
legend("bottomright", legend = c("Train", "Test"), 
       col = c("red", "blue"), lty = c(1, 2), cex = 0.8)

上述代码中，首先导入了`survival`和`survROC`两个包，并将`lung`数据集随机分为训练组和验证组。然后，使用训练组的数据构建COX回归模型，并计算训练组和验证组的生存预测ROC曲线。最后，使用`plot`函数将两条ROC曲线绘制在同一张图中，并添加图例。