把Heart_Attack18变为数值型

将分类变量 `Heart_Attack18` 转换为数值型通常是将其编码为数字，以便在数据分析和建模中可以被算法直接处理。这通常发生在二分类情况，其中0可能表示没有心脏病发作，而1表示有心脏病发作。这个过程被称为哑编码（One-Hot Encoding）或者标签编码（Label Encoding）。

如果你的数据集是一个因子（factor）类型，你可以使用R语言中的相应函数来完成这个转换，例如`as.numeric()`或者`factor()`函数配合`levels=`参数。这里是一个简单的例子：

# 假设dataz2是你的数据框，Heart_Attack18是一个factor类型
dataz2$Heart_Attack18_encoded <- as.numeric(dataz2$Heart_Attack18)
# 或者，如果你希望保留原始类别名称作为第二列
dataz2$Heart_Attack18_dummies <- as.data.frame(cbind(1, dummyVars(Heart_Attack18 ~ ., data = dataz2)$table))
names(dataz2$Heart_Attack18_dummies)[2] <- 'No_Attack'
names(dataz2$Heart_Attack18_dummies)[3] <- 'Attack'

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错误于coxph(formula = Surv(Time_Heart, Heart_Attack18) ~ bl_tg + bl_hdl, : an id statement is required for multi-state models

错误消息 "an id statement is required for multi-state models" 提示你在使用R的`coxph`函数处理一个多状态模型（multi-state model）时遇到了问题，这个错误通常发生在`Surv`函数构建的Survival分析中需要标识个体身份的情况下。

在`coxph`函数中，如果你试图处理的是一个多阶段（state-dependent）的生存分析，例如在疾病进展模型（如癌症随访研究）中，那么你需要提供一个`id`或者`cluster`声明来指定每一个个体在整个过程中独一无二的识别码。`Surv`函数期望有一个标识个体在各个状态变化时刻的变量，这有助于跟踪每个个体的状态转移过程。

例如，如果你的`Time_Heart`变量代表心脏病发作的时间，而`Heart_Attack18`是一个二元变量表示是否经历了第二次心脏病发作，你应该在公式中添加一个`id`或者`subject`等标识个体ID的变量，以便`coxph`能够正确地关联每个个体的生存状态变化。

正确的语法可能是这样的：

coxph(formula = Surv(Time_Heart, Heart_Attack18) ~ bl_tg + bl_hdl + id, data = your_data)

在这里，`your_data` 是包含所有必要信息的数据框，包括`id`, `Time_Heart`, `Heart_Attack18`, `bl_tg`, 和 `bl_hdl` 等变量。