R语言SVM计算C指数
时间: 2023-07-24 10:33:37 浏览: 149
C语言指数方法
在R语言中,计算SVM模型的C指数可以使用 `tune()` 和 `svm()` 函数来实现。
首先,使用 `tune()` 函数来搜索最优的SVM参数,其中 `kernel` 参数指定使用哪种核函数,`gamma` 参数指定径向基函数的参数,`cost` 参数指定惩罚系数C的值。
```r
library(e1071)
# 假设数据集为data
tune_result <- tune(svm, y ~ ., data = data, kernel = "radial",
ranges = list(gamma = c(0.1, 1, 10), cost = c(0.1, 1, 10)))
# 输出最优参数组合
tune_result$best.parameters
```
接下来,使用得到的最优参数来训练SVM模型,并使用 `tune()` 函数返回的 `best.model` 属性来进行预测和计算C指数。
```r
# 使用最优参数训练SVM模型
svm_model <- svm(y ~ ., data = data, kernel = "radial", gamma = tune_result$best.parameters$gamma,
cost = tune_result$best.parameters$cost)
# 进行预测,并计算C指数
library(survival)
# 假设已有生存数据
surv_obj <- Surv(data$Time, data$Event)
predictor <- predict(svm_model, data, type = "response")
# 计算C指数
concordance.index(surv_obj, predictor)
```
注意:以上代码仅为示例,实际应用中需要根据具体情况调整参数。
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