R语言SVM生存模型怎么求c指数

在R语言中，可以使用 `tune()` 函数来寻找最优的C值。 `tune()` 函数可以通过交叉验证来评估模型的性能，并选择最佳的C值。以下是一个示例代码：

library(survival)
library(e1071)

# 载入数据
data(lung)

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
train <- sample(nrow(lung), nrow(lung)*0.8)
test <- setdiff(1:nrow(lung), train)

# 定义SVM模型
svm.model <- svm(Surv(time, status) ~ ., data = lung[train,], kernel = "radial", gamma = 0.1, cost = 1)

# 使用tune函数
svm.tune <- tune(svm.model, gamma = 10^(-6:-1), cost = 10^(-2:2), scale = FALSE)

# 打印最佳参数
print(svm.tune$best.parameters)

在这个示例中，我们使用 `lung` 数据集，将其划分为训练集和测试集。然后使用 `svm()` 函数定义了一个SVM模型。接着使用 `tune()` 函数来寻找最优的C值和gamma值，其中 `gamma = 10^(-6:-1)` 和 `cost = 10^(-2:2)` 分别表示gamma和C的取值范围。最后，通过 `svm.tune$best.parameters` 打印最佳的C和gamma参数。

需要注意的是，在使用 `tune()` 函数时，需要注意数据集的大小和计算时间。如果数据集很大，可能需要使用更小的网格搜索范围，否则可能会导致计算时间过长。