bs <- survivalROC(pred, data$times, data$status, plotit = FALSE, method = "average") bs如何得到综合布里尔得分，看结果表的哪个？怎么看，有没有具体案例

在 `survivalROC` 函数的输出结果中，综合布里尔得分对应的是 `Cindex`，也可以称为时间依赖的曲线下面积（time-dependent area under the curve，tAUC）。具体案例可以参考以下代码：

# 导入survivalROC包
library(survivalROC)
# 导入survival包
library(survival)

# 使用lung数据集
data(lung)
# 构建模型
fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog, data = lung)
# 预测概率
pred <- predict(fit, type = "lp")

# 计算综合布里尔得分
bs <- survivalROC(pred, lung$time, lung$status, plotit = FALSE, method = "average")
# 输出结果
bs

输出结果中的 `Cindex` 就是综合布里尔得分。

相关问题

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。

“count <- 1 #说明是第几个模型 for (nhidden in 1:3) #一层隐藏层，选用1至3个隐藏单元 { ##考虑使用规则化方法建立多层感知器模型，考虑权衰减常数的四种取值 for (idecay in 1:4) { cdecay <- 0.1^idecay #权衰减常数为0.1的幂，幂的指数为idecay mlp_model <- mlp(x_train,y_train, inputsTest=x_valid,targetsTest=y_valid, maxit=300,size=c(nhidden), learnFunc ="BackpropWeightDecay", learnFuncParams=c(0.1,cdecay,0,0)) #使用mlp函数建立多层感知器模型。 # learnFunc ="BackpropWeightDecay"指定训练方法为带权衰减的向后传播算法。 # learnFuncParams的第一个元素为学习速率，这里指定为0.1；第二个元素为权衰减常数。 pred_prob_train <- mlp_model$fitted.values pred_class_train <- rep(1,length(traindata$Outcome)) pred_class_train[pred_prob_train[,2]>1/6] <- 2 Alltrainfit$nhidden[count] <- nhidden Alltrainfit$cdecay[count] <- cdecay Alltrainfit$totalloss[count] <- 5*length(pred_class_train[traindata$Outcome==1 & pred_class_train==0])+ 1*length(pred_class_train[traindata$Outcome==0 & pred_class_train==1]) pred_prob_valid <- mlp_model$fittedTestValues pred_class_valid <- rep(1,length(validdata$Outcome)) pred_class_valid[pred_prob_valid[,2]>1/6] <- 2 Allvalidfit$nhidden[count] <- nhidden Allvalidfit$cdecay[count] <- cdecay Allvalidfit$totalloss[count] <- 5*length(pred_class_valid[validdata$Outcome==1 & pred_class_valid==0])+ 1*length(pred_class_valid[validdata$Outcome==0 & pred_class_valid==1]) assign(paste("diabetes_MLP",nhidden,"_WD",idecay,sep=""),mlp_model) #将模型记录在指定名称（diabetes_MLP1_WD1等）的对象中。 count <- count+1 } } diabetes_MLP_models <- list(diabetes_MLP1_WD1,diabetes_MLP1_WD2, diabetes_MLP1_WD3,diabetes_MLP1_WD4, diabetes_MLP2_WD1,diabetes_MLP2_WD2, diabetes_MLP2_WD3,diabetes_MLP2_WD4, diabetes_MLP3_WD1,diabetes_MLP3_WD2, diabetes_MLP3_WD3,diabetes_MLP3_WD4) #将12个模型放在列表diabetes_MLP_Models中 diabetes_MLP_models saveRDS(diabetes_MLP_models,"out/diabetes_MLP_models.rds") #将该列表保留在文件中，以后可以用readRDS函数从文件中读取 readRDS("out/diabetes_MLP_models.rds") pre <- predict(diabetes_MLP2_WD4,x_train,type="prob") pre <- predict(diabetes_MLP2_WD4,x_valid,type="prob")”

这是一段 R 代码，用于建立多层感知器模型来预测糖尿病患病风险。这段代码使用了两个数据集 x_train 和 x_valid，分别作为训练集和验证集。代码中使用了 for 循环来尝试不同的隐藏层单元数和权衰减常数，共计建立了 12 个模型，并将它们保存在一个列表中。最后，使用 predict 函数来对训练集和验证集进行预测。