rms包做xgboost模型的校准曲线

RMS包本身不提供对xgboost模型的直接支持，但可以通过将xgboost模型转换为Survival模型来进行校准曲线的绘制。具体步骤如下：

1. 将xgboost模型转换为生存模型。可以使用`xgb.importance()`和`xgb.to.survival()`函数来实现。例如：

library(xgboost)
library(survival)
library(rms)
data(pbc)
set.seed(123)
dtrain <- xgb.DMatrix(data.matrix(pbc[,-1]), label=pbc$status)
param <- list(max_depth=3, eta=0.1, objective="survival:cox", eval_metric="cox-nloglik")
bst <- xgb.train(params=param, data=dtrain, nrounds=100)
importance <- xgb.importance(colnames(pbc)[-1], model=bst)
survfit <- xgb.to.survival(data.matrix(pbc[,-1]), bst, importance)

2. 使用`survfit()`函数进行生存模型的拟合。例如：

fit <- survfit(Surv(time, status) ~ ., data=survfit)

3. 使用`calibrate()`函数绘制校准曲线。例如：

calibrate(fit, method="boot", B=100)

需要注意的是，由于xgboost模型不是RMS包原生支持的模型类型，所以在进行转换和绘制校准曲线时，可能需要进行一些额外的调整。另外，由于xgboost模型的特殊性质，可能需要使用其他的模型评估方法来评估模型的预测性能。