aa$Survival <- ifelse(aa$Survival=="Alive","0","1") 错误于`$<-.data.frame`(`*tmp*`, Survival, value = logical(0)): 替换数据里有0行，但数据有7556

时间: 2024-09-28 19:10:09 浏览: 40
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python实现基于scikit-survival工具包进行生存预测分析项目源码.zip

star5星 · 资源好评率100%
这个R语言的错误提示表明你在尝试将向量值（"0" 和 "1"）替换到"data.frame"（`aa`）的一个列（`Survival`）中，但是由于数据框的实际行数（7556行）大于你提供的新值（0行），所以产生了错误。 `ifelse()`函数通常用于创建一个新的向量，其长度会根据输入数据框的行数调整。在这种情况下，你需要确保你的`ifelse()`条件返回的新向量长度可以覆盖整个数据框。可能是你想把分类变量"Survival"转换成二进制形式（比如生存状态为活（1）或死（0）），但你需要提供所有观测结果的新标签，而非仅对部分进行处理。 解决这个问题的一种方法是遍历整个数据框并应用`ifelse()`，或者先计算出每个观察需要的"0" 或 "1"，然后合并这些新的值。这里是一个可能的修复方案： ```r # 如果Survival列包含缺失值或非"Alive"和"Dead"这样的值 # 先清理数据 cleaned_data <- na.omit(aa) cleaned_data$Survival_clean <- as.numeric(cleaned_data$Survival == "Alive") # 或者如果Survival只有两个可能的值 survival_codes <- c("Alive" = 0, "Dead" = 1) aa$Survival <- survival_codes[aa$Survival] # 确保新赋值后的数据长度与原数据一致 aa$Survival <- rep(aa$Survival, times = nrow(aa)) # 检查并确认新数据是否适合 dim(aa$Survival) ```
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library(survival) data(lung)# 对数据进行预处理 lung$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$age)# 将数据集划分 set.seed(123) train_index <- sample(1:nrow(lung), size = round(nrow(lung) * 0.7), replace = FALSE) train_data <- lung[train_index, ] test_data <- lung[-train_index, ]# 构建模型 fit <- glm(status ~., data = train_data, family = binomial(link = 'logit'))# 预测测试集 prob <- predict(fit, newdata = test_data, type = "response") # 计算c-index concord <- 0 discord <- 0 for(i in 1:(nrow(test_data) - 1)) { for(j in (i + 1):nrow(test_data)){ if(test_data$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")为什么报错

1. 缺少对survival包的加载，需要在代码开头加上library(survival)。 2. 在计算c-index时，可能会出现除以0的情况，因为discord的值可能为0。可以在计算前先判断discord是否为0，若为0则直接将c_index赋为1。 3....

使用nricens 添加代码，对已经求出来的C-INDEX进行两两之间互相检验，列出检验结果。 library(foreign) library(survival) my_data <- read.csv(file="D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv") my_data$CACSgrades <- factor(my_data$CACSgrades) levels(my_data$CACSgrades) <- c("1", "2", "3", "4") my_data$CACSgrades <- relevel(my_data$CACSgrades, ref = "1") my_data$CADRADS <- factor(my_data$CADRADS) levels(my_data$CADRADS) <- c("0","1", "2", "3", "4", "5") my_data$CADRADS <- relevel(my_data$CADRADS, ref = "0") surv <- with(my_data, Surv(time, MACE==1)) fit_1 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS,data = my_data) summary(fit_1) fit_2 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS + NAFLD,data = my_data) summary(fit_2) sum.surv1<-summary(fit_1) c_index1<-sum.surv1$concordance c_index1 sum.surv2<-summary(fit_2) c_index2<-sum.surv2$concordance c_index2

c_index1<-sum.surv1$concordance c_index1 sum.surv2<-summary(fit_2) c_index2<-sum.surv2$concordance c_index2 # 进行两两之间互相检验 c_index_pairs <- concordance.pair(list(fit_1, fit_2)) c_index_pairs...

不使用survcomp包，添加代码，对已经求出来的C-INDEX进行两两之间互相检验，列出检验结果。 #Cox回归案例1 library(foreign) library(survival) # 1. 导入数据集 my_data <- read.csv(file="D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv") # 2. 转换分级变量 my_data$CACSgrades <- factor(my_data$CACSgrades) levels(my_data$CACSgrades) <- c("1", "2", "3", "4") my_data$CACSgrades <- relevel(my_data$CACSgrades, ref = "1") my_data$CADRADS <- factor(my_data$CADRADS) levels(my_data$CADRADS) <- c("0","1", "2", "3", "4", "5") my_data$CADRADS <- relevel(my_data$CADRADS, ref = "0") surv <- with(my_data, Surv(time, MACE==1)) #Cox回归模型拟合，多因素,CACSgrades fit_1 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS, data = my_data) summary(fit_1) fit_2 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS + NAFLD, data = my_data) summary(fit_2) sum.surv1<-summary(fit_1) c_index1<-sum.surv1$concordance c_index1 sum.surv2<-summary(fit_2) c_index2<-sum.surv2$concordance c_index2

if (c_index_diff[1, 2] < 0.05) { cat("The difference between Model 1 and Model 2 is significant (p =", c_index_diff[1, 2], ")\n") } else { cat("The difference between Model 1 and Model 2 is not ...

补充完善以下代码，添加两两之间C-INDEX的对比是否有意义。library(foreign) library(survival) # 1. 导入数据集 my_data <- read.csv(file="D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv") # 2. 转换分级变量 my_data$CACSgrades <- factor(my_data$CACSgrades) levels(my_data$CACSgrades) <- c("1", "2", "3", "4") my_data$CACSgrades <- relevel(my_data$CACSgrades, ref = "1") my_data$CADRADS <- factor(my_data$CADRADS) levels(my_data$CADRADS) <- c("0","1", "2", "3", "4", "5") my_data$CADRADS <- relevel(my_data$CADRADS, ref = "0") # 3.单因素Cox回归模型拟合 # 定义生存时间和事件结果变量 surv <- with(my_data, Surv(time, MACE==1)) #Cox回归模型拟合，多因素,CACSgrades fit_1 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS, data = my_data) summary(fit_1) fit_2 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS + NAFLD, data = my_data) summary(fit_2) fit_3 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS + PCATgrade, data = my_data) summary(fit_3) fit_4 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS + PCATgrade + NAFLD, data = my_data) summary(fit_4)

# 4. 添加两两之间C-INDEX的对比是否有意义 library(survcomp) # 定义模型列表 ...c_index <- survConcordance(fit = models, data = my_data, time = "time", event = "MACE") # 输出结果 print(c_index)

使用compareC包，计算两两之间C-INDEX的检验差异。sum.surv1<-summary(fit_1) c_index1<-sum.surv1$concordance c_index1 sum.surv2<-summary(fit_2) c_index2<-sum.surv2$concordance c_index2 sum.surv3<-summary(fit_3) c_index3<-sum.surv3$concordance c_index3 sum.surv4<-summary(fit_4) c_index4<-sum.surv4$concordance c_index4

c_index_df <- data.frame(model1 = c_index1, model2 = c_index2, model3 = c_index3, model4 = c_index4) p_value_df <- data.frame(matrix(ncol = 4, nrow = 4)) # 循环遍历每个模型的组合，计算C-INDEX差异和p值...

library(survival) model1 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data) surv_fit <- survfit(model1) surv_prob <- predict(surv_fit, newdata =data.frame(cd40=300,age=25,wtkg=50,homo=0,race=0,gender=1), type = "survival") print(surv_prob)检查代码

这段代码使用了R语言中的survival包进行了生存分析。首先定义了一个Cox比例风险模型，其中因变量为生存时间和是否出现截尾（censoring），自变量包括治疗方案（arms）、CD40水平（cd40）、年龄（age）、体重（wtkg）...

brier_efron <- function(y_train_true, y_train_pred, y_newdata, y_newdata_pred, times){ baseline <- base_efron(y_train_true, y_train_pred) y_newdata <- data.frame(y_newdata) colnames(y_newdata) = c("time","event") new_index <- order(y_newdata$time) y_newdata <- y_newdata[new_index,] y_newdata_pred <- y_newdata_pred[new_index,] Y_x = sapply(times, function(x){as.integer(y_newdata$time > x)}) ipcw <- pec::ipcw(formula = as.formula(Surv(time, event) ~ 1), data = y_newdata, method = "marginal", times = times, subjectTimes = y_newdata$time, subjectTimesLag = 1) G_t = ipcw$IPCW.times G_x = ipcw$IPCW.subjectTimes W_x = matrix(NA, nrow = nrow(y_newdata), ncol = length(times)) for (t in 1:length(times)) { W_x[,t] = (1-Y_x[,t])*y_newdata$event/G_x + Y_x[,t]/G_t[t] } Lambda_t = sapply(times, function(x){baseline$cumhazard$hazard[sum(baseline$cumhazard$time <= x)] }) S_x = exp(-1 * exp(y_newdata_pred) %*% matrix(Lambda_t, nrow = 1)) BS_t = sapply(1:length(times), function(x) {mean(W_x[,x] * (Y_x[,x] - S_x[,x])^2)}) return(list(bs = data.frame(time=times, bs=BS_t))) } 改成python代码

Lambda_t = [baseline.baseline_hazard_[baseline.baseline_survival_.index(baseline.baseline_survival_.index <= x)].sum() for x in times] S_x = np.exp(-np.exp(y_newdata_pred) @ np.array(Lambda_t)) BS...

library(survival) my_data <- read.csv(file="D:/1/PCAT与NAFLD/490人3PCAT.csv") my_surv <- Surv(time = my_data$time, event = my_data$MACE)按照以上要求续写代码，

my_data <- read.csv(file="D:/1/PCAT与NAFLD/490人3PCAT.csv") my_surv <- Surv(time = my_data$time, event = my_data$MACE) survfit_object <- survfit(my_surv) final_percent <- summary(survfit_object)$...

# 拟合GBM模型 gbm.model <- gbm(x = lung[, -c(1, 2)], y = lung.surv, distribution = "coxph") # 生成预测生存曲线的函数 predict_survival_func <- function(model, newdata) { predict.gbm(model, newdata = newdata, n.trees = 1000, type = "response") } # 计算integrated brier score ibs <- integrated_brier_score(lung.surv, predict_survival_func, model = gbm.model) ibs拆开详细讲解

- x参数是自变量数据集，这里使用了lung[, -c(1, 2)]表示去掉前两列（第一列是序号，第二列是生存时间）后的所有列作为自变量； - y参数是因变量，即生存时间数据； - distribution参数指定了使用的生存分布...

Piecewise exponential model set.seed(1) uniq <- with(Data, sort(unique(Time[Death==1]))) a <- c(0, uniq[-length(uniq)] + diff(uniq)/2, max(Data$Time)+1) # Cut points jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), # Number of subjects J = length(uniq), # Num of gaps between failure times K = length(uniq), # Num of lambda values to estimate t = Time, # Time on study d = Death, # 1 if event (death) observed Z = Group - 1.5, # Group (+0.5 / -0.5) a = a, # Cut points period = 1:length(uniq))) # Maps lambdas to intervals fit <- jags.model('piecewise.jag', data=jagsData, n.chains=4, n.adapt=1000) post <- jags.samples(fit, c('beta', 'lam'), 10000) post1 <- post在给定代码中，fit里的piecewise.jags具体是什么？这里应该有一个model的function。给定数据集包括变量Group，将40个对象分为两组，其中包括生存时间和是否死亡的状态。beta服从均值为零的正态分布，lambda服从gamma分布，我想你直接给出model具体是什么，用R code回答

if (t[i] < a[k+1]) { # Compute the hazard rate using the appropriate lambda value h[i] <- lam[k] * exp(beta * Z[i]) break } } # Compute the survival probability and likelihood S[i] <- exp(-...

p值保留3位小数library(survival) library(survminer) my_data <- read.csv(file="D:/SCI/新建文件夹/原始数据- K-M-1 -0.75.csv") my_surv <- Surv(time = my_data$interval, event = my_data$MACE) ggsurvplot(survfit(my_surv ~CACS.grade, data = my_data), data = my_data, legend.title = "CACs",# 改变图例名称 legend.labs = c("0", "0<CACs≤10", "10<CACs≤100","100<CACs≤400", ">400"), # 改变图例标签 xlab = "Months", # 设置x轴标签 ylab = "Survival Probability",# 设置y轴标签 pval = TRUE,# 在图上添加log rank检验的p值 pval.size = 3, censor.shape = 124,censor.size = 2, #conf.int = TRUE, #置信区间 risk.table = TRUE,# 在图下方添加风险表 tables.height = 0.2, tables.theme = theme_cleantable(), risk.table.col = "strata",# 根据数据分组为风险表添加颜色 linetype = "strata",# 改变不同组别的生存曲线的线型 #surv.median.line = "hv", # 标注出中位生存时间 #palette = c("blue", "darkred"),# 图形颜色风格 break.time.by = 10,# 将x轴按照间隔进行切分 risk.table.y.text.col = TRUE, # 设置风险表的文字颜色 risk.table.y.text = FALSE, # 以条柱展示风险表的标签，而非文字 #ncensor.plot = TRUE, # 展示随访过程中不同时间点死亡和删失的情况 main = "Survival curve", font.main = c(16, "bold", "darkblue"), font.x = c(14, "bold.italic", "black"), font.y = c(14, "bold.italic", "black")) summary(my_surv)

这段代码使用了R语言中的survival和survminer库来进行生存分析。首先，它从CSV文件中读取了数据，并创建了一个Surv对象来表示生存时间和事件信息。然后，它使用ggsurvplot函数绘制了生存曲线图，并进行了一些定制化...

> plot(nom1) > cal1<-calibrate(fit1,method = "boot",B=1000) > plot(cal1,xlim=c(0,1.0),ylim=c(0,1.0), + xlab = "Nomogram Predicted Survival", ylab = "Actual Survival") n=130 Mean absolute error=0.075 Mean squared error=0.00782 0.9 Quantile of absolute error=0.126

3. plot(cal1, xlim = c(0, 1.0), ylim = c(0, 1.0), xlab = "Nomogram Predicted Survival", ylab = "Actual Survival"): 绘制校准结果的图形，横轴为预测生存率，纵轴为实际生存率。 4. n = 130: 样本数量为...

> fit_xgb_cls <- xgb.train( + data = dtrain, + eta = 0.3, + gamma = 0.001, + max_depth = 2, + subsample = 0.7, + colsample_bytree = 0.4, + objective = "survival:cox", + nrounds = 1000, + + verbose = 1, + print_every_n = 100, + early_stopping_rounds = 200 + ) Error in init(env) : For early stopping, watchlist must have at least one element

这个错误提示表明，您设置了early_stopping_rounds参数，但watchlist参数为空。watchlist参数用于跟踪模型在训练过程中的性能，并在性能不再改善时停止训练。因此，在使用early_stopping_rounds参数时，必须...

R语言针对这个代码survsvm.reg <- survivalsvm(Surv(month, OS) ~ ., data = train, type = "regression", gamma.mu = 1, opt.meth = "quadprog", kernel = "add_kernel")，如何获取brier score

test.surv.prob <- predict(survsvm.reg, newdata = test, type = "prob") 2.然后，将得到的生存概率与实际观察结果进行比较，计算Brier Score： r library(survival) brier.score <- survConcordanceMS...

base_efron <- function(y_test, y_test_pred) { time = y_test[,1] event = y_test[,2] y_pred = y_test_pred n = length(time) sort_index = order(time, decreasing = F) time = time[sort_index] event = event[sort_index] y_pred = y_pred[sort_index] time_event = time * event unique_ftime = unique(time[event!=0]) m = length(unique_ftime) tie_count = as.numeric(table(time[event!=0])) ind_matrix = matrix(rep(time, times = length(time)), ncol = length(time)) - t(matrix(rep(time, times = length(time)), ncol = length(time))) ind_matrix = (ind_matrix == 0) ind_matrix[ind_matrix == TRUE] = 1 time_count = as.numeric(cumsum(table(time))) ind_matrix = ind_matrix[time_count,] tie_haz = exp(y_pred) * event tie_haz = ind_matrix %*% matrix(tie_haz, ncol = 1) event_index = which(tie_haz!=0) tie_haz = tie_haz[event_index,] cum_haz = (ind_matrix %*% matrix(exp(y_pred), ncol = 1)) cum_haz = rev(cumsum(rev(cum_haz))) cum_haz = cum_haz[event_index] base_haz = c() j = 1 while(j < m+1) { l = tie_count[j] J = seq(from = 0, to = l-1, length.out = l)/l Dm = cum_haz[j] - J*tie_haz[j] Dm = 1/Dm Dm = sum(Dm) base_haz = c(base_haz, Dm) j = j+1 } base_haz = cumsum(base_haz) base_haz_all = unlist( sapply(time, function(x){ if else( sum(unique_ftime <= x) == 0, 0, base_haz[ unique_ftime==max(unique_ftime[which(unique_ftime <= x)])])}), use.names = F) if (length(base_haz_all) < length(time)) { base_haz_all <- c(rep(0, length(time) - length(base_haz_all)), base_haz_all) } return(list(cumhazard = unique(data.frame(hazard=base_haz_all, time = time)), survival = unique(data.frame(surv=exp(-base_haz_all), time = time)))) }改成python代码

if np.sum(unique_ftime <= x) == 0: base_haz_all[i] = 0 else: base_haz_all[i] = base_haz[np.max(np.where(unique_ftime <= x))] return {'cumhazard': np.unique(np.column_stack((base_haz_all, time)),...

Surv_obj <- Surv(train_data$futime, train_data$fustat) 错误于train_data$futime: $ operator is invalid for atomic vectors

从您提供的错误信息来看，train_data 可能不是一个数据框（data frame），而是一个原子向量（atomic vector）。在 R 中，只有数据框或列表等复杂对象才能使用 $ 操作符来访问列。如果 train_data 是一个原子...
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资源摘要信息:"基于ssm+vue的大学生社团管理系统.zip" 该系统是基于Java语言开发的，使用了ssm框架和vue前端框架，主要面向大学生社团进行管理和运营，具备了丰富的功能和良好的用户体验。 首先，ssm框架是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架的整合，其中Spring是一个全面的企业级框架，可以处理企业的业务逻辑，实现对象的依赖注入和事务管理。SpringMVC是基于Servlet API的MVC框架，可以分离视图和模型，简化Web开发。MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 SpringBoot是一种全新的构建和部署应用程序的方式，通过使用SpringBoot，可以简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。 Vue.js是一个用于创建用户界面的渐进式JavaScript框架，它的核心库只关注视图层，易于上手，同时它的生态系统也十分丰富，提供了大量的工具和库。 系统主要功能包括社团信息管理、社团活动管理、社团成员管理、社团财务管理等。社团信息管理可以查看和编辑社团的基本信息，如社团名称、社团简介等；社团活动管理可以查看和编辑社团的活动信息，如活动时间、活动地点等；社团成员管理可以查看和编辑社团成员的信息，如成员姓名、成员角色等；社团财务管理可以查看和编辑社团的财务信息，如收入、支出等。 此外，该系统还可以通过微信小程序进行访问，微信小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用，它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或者搜一下即可打开应用。同时，它也实现了应用“用完即走”的理念，用户不用关心是否安装太多应用的问题。应用将无处不在，随时可用，但又无需安装卸载。 总的来说，基于ssm+vue的大学生社团管理系统是一款功能丰富、操作简便、使用方便的社团管理工具，非常适合大学生社团的日常管理和运营。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依