R语言中,针对时间生存数据,GBM模型,CoxBoost模型,SVM模型的所有可以算Brier Score代码的详解和数据实战
时间: 2023-12-08 18:03:59 浏览: 51
Brier Score是评估二分类模型预测准确性的一种常用指标,可以用来评估生存分析模型的性能。在R语言中,可以使用以下三种模型进行时间生存数据的建模和预测:
1. GBM模型(Gradient Boosting Machine):使用gbm包进行建模,可以使用gbm.perf函数计算Brier Score。
2. CoxBoost模型:使用CoxBoost包进行建模,可以使用predict.CoxBoost函数计算Brier Score。
3. SVM模型(Support Vector Machine):使用e1071包进行建模,可以使用predict函数计算Brier Score。
以下是代码示例和数据实战:
1. GBM模型
首先,我们需要加载相关的包和数据集:
```R
library(gbm)
data(pbc, package="survival")
```
然后,我们可以使用gbm包中的gbm函数进行模型训练:
```R
fit <- gbm(Surv(time, status) ~ ., data=pbc, distribution="coxph", n.trees=1000, interaction.depth=3, shrinkage=0.01, verbose=FALSE)
```
在训练模型后,我们可以使用gbm.perf函数计算Brier Score:
```R
gbm.perf(fit, method="cv")
```
2. CoxBoost模型
首先,我们需要加载相关的包和数据集:
```R
library(CoxBoost)
data(pbc, package="survival")
```
然后,我们可以使用CoxBoost包中的CoxBoost函数进行模型训练:
```R
fit <- CoxBoost(Surv(time, status) ~ ., data=pbc, nstep=1000)
```
在训练模型后,我们可以使用predict.CoxBoost函数计算Brier Score:
```R
pred <- predict(fit, newdata=pbc, type="risk")
BrierScore <- mean((pbc$status - pred)^2)
```
3. SVM模型
首先,我们需要加载相关的包和数据集:
```R
library(e1071)
data(pbc, package="survival")
```
然后,我们可以使用e1071包中的svm函数进行模型训练:
```R
fit <- svm(Surv(time, status) ~ ., data=pbc)
```
在训练模型后,我们可以使用predict函数计算Brier Score:
```R
pred <- predict(fit, newdata=pbc, decision.values=TRUE)
BrierScore <- mean((pbc$status - pred)^2)
```