R语言划分数据集代码set.seed(1) train_id = sample(1:nrow(data),0.85*nrow(data)) 加一些代码，让数据随机划分

可以使用以下代码将数据集随机划分为训练集和测试集：

set.seed(1)
train_id <- sample(1:nrow(data), 0.85 * nrow(data))
train_data <- data[train_id, ]
test_data <- data[-train_id, ]

在上述代码中，`data`是你要划分的数据集。`set.seed(1)`用于设置随机数种子，以确保每次运行代码时得到相同的随机划分结果。`sample(1:nrow(data), 0.85 * nrow(data))`用于随机选择train_id（训练集的索引），其中0.85表示训练集所占比例。然后，使用选定的train_id从原始数据集`data`中提取训练集`train_data`，并使用`-train_id`提取测试集`test_data`。

相关问题

R语言这代码什么意思 set.seed(123) train_ind <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data)) train_data <- data[train_...

这段 R 代码的作用是将数据集中的80%随机抽取作为训练集，剩下的20%作为测试集。

具体解释如下：

- `set.seed(123)`：设定随机数种子，保证每次运行程序得到的随机数相同，以便结果的可重复性。
- `train_ind <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data))`：生成一个随机数序列train_ind，其中1:nrow(data)表示数据集的行数，0.8*nrow(data)表示训练集所占的比例。函数sample()从1:nrow(data)中随机取0.8*nrow(data)个数作为训练集的索引。
- `train_data <- data[train_ind,]`：将生成的随机数序列train_ind作为索引，从原始数据集data中抽取对应的行，即生成训练集train_data。
- 测试集可以通过以下代码生成：`test_data <- data[-train_ind,]`，其中"-"表示取反，即取除了train_ind之外的所有行。

需要注意的是，这里的data指的是一个数据框或矩阵，nrow()函数返回行数。

###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。