如何解决> bs <- survivalROC(pred, validation$times, validation$status, method = "average") Error in order(cut.values) : argument 1 is not a vector

这个错误提示是因为`cut.values`参数不是一个向量。`survivalROC`函数的`pred`参数需要是一个向量，`validation$times`和`validation$status`参数需要是数值向量或因子向量。请检查你的输入数据是否正确，并确保`pred`参数是一个向量。如果你仍然无法解决问题，请提供更多的代码和数据，以便我更好地帮助你。

相关问题

bs <- survivalROC(pred, data$times, data$status, plotit = FALSE, method = "average") bs如何得到综合布里尔得分，这个不是AUC吗

`survivalROC`函数中的`method = "average"`参数指定了使用综合布里尔得分作为评估指标，而不是AUC。综合布里尔得分是对生存预测模型的整体表现进行评估的一种指标，通常用于评估时间到事件发生之间的距离预测能力。与AUC不同，综合布里尔得分考虑了模型对事件发生时间的预测精度，因此能够更全面地评估生存预测模型的性能。在R中，可以使用`survivalROC`函数计算综合布里尔得分和AUC等评估指标。

逐句解释此代码超详细fit.logit<-glm(class~.,data=df.train,family=binomial()) summary(fit.logit) prob<-predict(fit.logit,df.validate,type="response") logit.pred<- factor(prob > .5,levels = c(FALSE,TRUE),labels=c("benign","malignant")) logit.perf<-table(df.validate$class,logit.pred, dnn=c("Actual","Predicted")) logit.perf

这段代码主要是进行二分类的逻辑回归模型的训练，并使用训练好的模型进行预测，并评估模型的性能。

1. `fit.logit<-glm(class~.,data=df.train,family=binomial())`：这一行代码定义了一个逻辑回归模型，使用`glm()`函数训练，其中`class`是因变量，`~.`表示使用所有的自变量（除了因变量）来训练模型，`data=df.train`表示使用`df.train`数据集进行训练，`family=binomial()`表示使用二项式逻辑回归模型。

2. `summary(fit.logit)`：这一行代码打印训练好的逻辑回归模型的摘要信息，包括模型参数、模型的显著性等等。

3. `prob<-predict(fit.logit,df.validate,type="response")`：这一行代码使用训练好的逻辑回归模型对`df.validate`数据集进行预测，`type="response"`表示预测的是概率值。

4. `logit.pred<- factor(prob > .5,levels = c(FALSE,TRUE),labels=c("benign","malignant"))`：这一行代码将预测的概率值转换为二分类的标签，当预测的概率值大于0.5时，标签为"malignant"，否则为"benign"。

5. `logit.perf<-table(df.validate$class,logit.pred, dnn=c("Actual","Predicted"))`：这一行代码计算模型的性能指标，包括混淆矩阵、准确率、召回率等等，其中`df.validate$class`表示实际的标签，`logit.pred`表示预测的标签，`dnn=c("Actual","Predicted")`表示定义混淆矩阵的行列名。最终结果保存在`logit.perf`变量中。