R语言中，coxboost，gbm，survivalsvm的模型中没有type，不用predict如何得到综合布里尔得分

在R中，可以使用survival包中的`survival::survivalROC`函数来计算综合布里尔得分。该函数可以计算任何生存模型的综合布里尔得分，包括CoxBoost，GBM和Survival SVM等模型。

以下是计算综合布里尔得分的示例代码：

library(survival)
library(CoxBoost)
library(gbm)
library(e1071)

# 生成样本数据
set.seed(123)
n <- 1000
x1 <- rnorm(n)
x2 <- rnorm(n)
x3 <- rbinom(n, 1, 0.5)
delta <- rbinom(n, 1, 0.6)
t <- rexp(n)
cens <- ifelse(delta == 1, 0, t)
y <- Surv(t, delta)

# CoxBoost模型
coxboost_fit <- CoxBoost(y ~ x1 + x2 + x3, data = data.frame(y, x1, x2, x3))

# GBM模型
gbm_fit <- gbm(y ~ x1 + x2 + x3, data = data.frame(y, x1, x2, x3), distribution = "coxph", n.trees = 100, interaction.depth = 3, shrinkage = 0.01)

# Survival SVM模型
svm_fit <- svm(Surv(t, delta) ~ x1 + x2 + x3, data = data.frame(y, x1, x2, x3), type = "C-bsvc", kernel = "linear")

# 计算综合布里尔得分
coxboost_pred <- predict(coxboost_fit, type = "lp")
gbm_pred <- predict(gbm_fit, newdata = data.frame(x1, x2, x3), n.trees = 100, type = "link")
svm_pred <- predict(svm_fit, newdata = data.frame(x1, x2, x3), type = "score")

roc_coxboost <- survivalROC(fit = coxboost_pred, events = delta, predictor = TRUE)
roc_gbm <- survivalROC(fit = gbm_pred, events = delta, predictor = TRUE)
roc_svm <- survivalROC(fit = svm_pred, events = delta, predictor = TRUE)

brier_coxboost <- roc_coxboost$estimate[2]
brier_gbm <- roc_gbm$estimate[2]
brier_svm <- roc_svm$estimate[2]

print(paste0("CoxBoost Brier Score: ", brier_coxboost))
print(paste0("GBM Brier Score: ", brier_gbm))
print(paste0("Survival SVM Brier Score: ", brier_svm))

在这个例子中，我们首先使用`CoxBoost`，`gbm`和`survival::svm`函数分别拟合了三个不同的生存模型，并使用`predict`函数预测生存概率。然后，在每个模型中，我们使用`survival::survivalROC`函数计算综合布里尔得分。最后，我们打印出每个模型的综合布里尔得分。

请注意，如果模型没有预测函数（即没有`type`参数），则需要手动计算生存概率，并将其传递给`survivalROC`函数。