# 拟合GBM模型 gbm.model <- gbm(x = lung[, -c(1, 2)], y = lung.surv, distribution = "coxph") # 生成预测生存曲线的函数 predict_survival_func <- function(model, newdata) { predict.gbm(model, newdata = newdata, n.trees = 1000, type = "response") } # 计算integrated brier score ibs <- integrated_brier_score(lung.surv, predict_survival_func, model = gbm.model) ibs拆开详细讲解
时间: 2023-12-06 10:43:55 浏览: 33
好的,让我一步一步地解释这段代码。
首先,这段代码使用了GBM(梯度提升树)算法来拟合一个生存分析模型。具体来说,使用`gbm()`函数,其中:
- `x`参数是自变量数据集,这里使用了`lung[, -c(1, 2)]`表示去掉前两列(第一列是序号,第二列是生存时间)后的所有列作为自变量;
- `y`参数是因变量,即生存时间数据;
- `distribution`参数指定了使用的生存分布函数,这里使用了Cox比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)。
这样,`gbm.model`就是一个GBM模型对象。
接下来,定义了一个名为`predict_survival_func`的函数,用于生成预测生存曲线。这个函数需要传入两个参数:
- `model`,即生存分析模型对象;
- `newdata`,即新的观测数据,用于生成预测生存曲线。
在这个函数内部,使用了`predict.gbm()`函数来进行预测,其中:
- `model`参数是GBM模型对象;
- `newdata`参数是新的观测数据集;
- `n.trees`参数指定了使用的决策树个数,这里使用了1000个决策树;
- `type`参数指定了预测类型,这里使用了"response"表示预测生存概率。
最后,使用了一个名为`integrated_brier_score()`的函数来计算综合Brier分数(Integrated Brier Score,IBS)。这个函数需要传入三个参数:
- `lung.surv`,即生存时间数据集;
- `predict_survival_func`,即预测生存曲线生成函数;
- `model`,即生存分析模型对象。
这样,`ibs`就是计算出来的综合Brier分数。