nom <- nomogram(fit=svm) Error in lims[[i]] : subscript out of bounds

这个错误提示表明在运行 `nomogram` 函数时，出现了 `subscript out of bounds` 的错误，即下标超出了数组边界。这个错误通常是由于参数设置有误导致的。

在这个代码中，`fit` 参数应该传入已经训练好的 SVM 模型，而不是 SVM 模型的类型。因此，你需要将 `svm` 改为已经训练好的 SVM 模型对象，例如 `svm_model`。另外，由于 SVM 模型并不直接输出类别概率，因此可以不传入 `fun` 参数或者使用默认的转换函数。修改后的代码如下所示：

nom <- nomogram(fit = svm_model)

其中，`svm_model` 是已经训练好的 SVM 模型对象。

相关问题

nom <- nomogram(fit=svm$call, fun=function(x) 1/(1+exp(-x))) Error in lims[[i]] : subscript out of bounds

这个错误提示表明在运行 `nomogram` 函数时，出现了 `subscript out of bounds` 的错误，即下标超出了数组边界。这个错误通常是由于参数设置有误导致的。

在这个代码中，`fit` 参数应该传入已经训练好的 SVM 模型，而不是 SVM 模型的调用语句。因此，你需要将 `svm$call` 改为已经训练好的 SVM 模型对象，例如 `svm_model`。另外，`fun` 参数是用于计算类别概率的转换函数，但是 SVM 模型并不直接输出类别概率，因此可以不传入 `fun` 参数或者使用默认的转换函数。修改后的代码如下所示：

nom <- nomogram(fit = svm_model)

其中，`svm_model` 是已经训练好的 SVM 模型对象。

Nomo <- nomogram(svm, fun = function(x) + predict(svm, x, probability = TRUE)[, 2], funlabel = "Risk of SVM") Error in lims[[i]] : subscript out of bounds

在这段代码中，出现了一个错误，错误信息是“subscript out of bounds”。这个错误通常是由于尝试访问一个向量或列表的不存在的元素而导致的。

在这个具体的代码中，可能是因为lims参数设置出现了问题，导致了这个错误。lims参数用于指定诺莫图中每个变量的取值范围，在设置时需要注意格式和长度。

可以尝试修改代码，检查lims参数的设置是否正确，如下所示：

# 创建一个SVM模型
data <- iris
data$Species <- ifelse(data$Species == "versicolor", "versicolor/virginica", data$Species)
svm <- svm(Species ~ ., data = data, probability = TRUE)

# 生成诺莫图
Nomo <- nomogram(svm, fun = function(x) predict(svm, x, probability = TRUE)[, 2], funlabel = "Risk of SVM", lp=TRUE, se.fit=FALSE, yscale=0.5)

# 设置lims参数
lims <- list(Age = c(0, 100),
             Sex = c(0, 1),
             Race = c(0, 1),
             # ...其他变量的取值范围
             DXlung = c(0, 1))

# 绘制诺莫图
plot(Nomo, cex.axis = 0.8, col.grid = "gray", col.lines = "darkgray", col.text = "black", lty.grid = 1, lims = lims)

在这个修改后的代码中，lims参数被设置为一个列表，其中每个元素是一个向量，表示对应变量的取值范围。需要确保lims参数的长度与诺莫图中的变量个数相匹配。同时，注意lp和se.fit参数的设置，根据实际需要进行调整。