R语言下logistic回归模型的C-index怎么算

C-index（concordance index）用于衡量二分类问题中模型预测给定样本的概率值与实际标签的符合程度，通常用于评估生存分析模型等领域。在R语言中，可使用survival包中的函数survConcordance()来计算，具体用法可以参考该包的文档。

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画logistic_【R语言】logistic回归+nomogram绘制+c-index+校正曲线

好的，以下是R语言中绘制logistic回归的代码以及nomogram、c-index和校正曲线绘制的示例代码：

首先，我们需要准备一个数据集，这里我们使用R自带的乳腺癌数据集：

data("breast_cancer", package = "rpart")

# 将目标变量转换为二分类变量
breast_cancer$Class[breast_cancer$Class == "negative"] <- 0
breast_cancer$Class[breast_cancer$Class == "positive"] <- 1

接下来，我们使用glm函数来拟合一个logistic回归模型：

model <- glm(Class ~ Age + Menopause + Tumor.Size + Inv.Nodes, 
             data = breast_cancer, family = binomial(link = "logit"))

接下来，我们可以使用rms包中的nomogram函数来绘制一个nomogram：

library(rms)

# 绘制nomogram
nom <- nomogram(model, fun = function(x) 1/(1+exp(-x)))
print(nom)

然后，我们可以使用rms包中的validate函数来计算c-index和绘制校正曲线：

# 计算c-index
valid <- validate(model, B = 100)
valid$c.index

# 绘制校正曲线
plot(valid$cal, ylim = c(0, 1), xlab = "Predicted Probabilities", ylab = "Observed Probabilities")

最后，我们可以使用ggplot2包中的ggplot函数来绘制logistic回归的曲线：

library(ggplot2)

# 计算预测概率
breast_cancer$pred_prob <- predict(model, type = "response")

# 绘制曲线
ggplot(breast_cancer, aes(x = Age, y = pred_prob, color = Class)) + 
  geom_smooth(method = "glm", method.args = list(family = "binomial"), se = FALSE) + 
  scale_color_manual(values = c("#999999", "#E69F00")) +
  labs(title = "Logistic Regression Curve", x = "Age", y = "Predicted Probability", 
       color = "Class", subtitle = "Breast Cancer Data") +
  theme_bw()

希望这些代码能对你有所帮助！

r语言设计一个对lung数据集进行多元logistic回归分析并用c-index检验

好的，我可以为您提供一个对lung数据集进行多元logistic回归分析并用c-index检验的R语言代码：

# 导入数据
library(survival)
data(lung)

# 对数据进行预处理
lung$status <- ifelse(lung$status == 1, 0, 1)
lung$ph.karno <- ifelse(is.na(lung$ph.karno), median(lung$ph.karno, na.rm = TRUE), lung$ph.karno)
lung$pat.karno <- ifelse(is.na(lung$pat.karno), median(lung$pat.karno, na.rm = TRUE), lung$pat.karno)
lung$age <- ifelse(is.na(lung$age), median(lung$age, na.rm = TRUE), lung$age)

# 划分数据集
set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(lung), size = round(nrow(lung) * 0.7), replace = FALSE)
train_data <- lung[train_index, ]
test_data <- lung[-train_index, ]

# 构建模型
fit <- glm(status ~., data = train_data, family = binomial(link = 'logit'))

# 预测测试集
prob <- predict(fit, newdata = test_data, type = "response")

# 计算c-index
concord <- 0
discord <- 0
for(i in 1:(nrow(test_data) - 1)){
  for(j in (i + 1):nrow(test_data)){
    if(test_data$status[i] == test_data$status[j]){
      next
    }
    if(test_data$status[i] < test_data$status[j]){
      if(prob[i] > prob[j]){
        concord <- concord + 1
      }else if(prob[i] < prob[j]){
        discord <- discord + 1
      }
    }else{
      if(prob[i] > prob[j]){
        discord <- discord + 1
      }else if(prob[i] < prob[j]){
        concord <- concord + 1
      }
    }
  }
}
c_index <- (concord + 0.5 * discord) / (concord + discord)

# 打印c-index
cat("C-index：", c_index, "\n")

这段代码首先导入了survival库和lung数据集，然后对数据集进行了预处理，包括将status变量的值反转、缺失值替换为中位数等。接着使用set.seed()函数将随机数生成器的种子设置为123，然后随机将数据集划分为训练集和测试集。接下来构建了多元logistic回归模型，并使用predict()函数对测试集进行预测。最后，使用嵌套循环计算c-index，并将其打印出来。