写个半参数的模型案例,附带代码
时间: 2024-03-05 21:54:58 浏览: 13
一个半参数的模型案例是Survival Random Forests(SRF),它是一个用于生存分析的机器学习算法,它结合了随机森林和生存分析的思想,能够更好地处理复杂的生存数据。
下面是一个使用R语言实现SRF的代码示例:
```R
# 导入生存分析和随机森林包
library(survival)
library(randomForestSRC)
# 加载数据
data(lung)
# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
train.index <- sample(1:nrow(lung), 0.7*nrow(lung))
train <- lung[train.index, ]
test <- lung[-train.index, ]
# 定义生存随机森林模型
srf.model <- rfsrc(Surv(time, status) ~ ., data=train, ntree=1000, na.action=na.impute)
# 预测测试集的生存概率
srf.pred <- predict(srf.model, newdata=test, na.action=na.impute, predict.all=TRUE)
# 计算预测准确率
srf.acc <- mean(srf.pred$survival[,1] >= test$time)
cat(sprintf("SRF预测准确率为%.2f%%\n", 100*srf.acc))
```
以上代码将数据集分为训练集和测试集,并使用生存随机森林模型(`rfsrc`函数)对训练集进行拟合,并预测测试集的生存概率。最后,计算预测准确率并输出结果。