R语言随机生存森林查看预测结果

随机生存森林是一种用于生存分析的机器学习算法，它可以用来预测一个人或事物的生存时间。在R语言中，可以使用“randomForestSRC”包来生成随机生存森林模型并查看预测结果。

以下是一个简单的例子：

首先，我们需要加载“randomForestSRC”包和一个示例数据集“pbc”。

library(randomForestSRC)
data(pbc)

接下来，我们需要将数据集分为训练集和测试集。这里我们将70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。

set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(pbc), floor(0.7*nrow(pbc)))
train_data <- pbc[train_index, ]
test_data <- pbc[-train_index, ]

然后，我们可以使用“rfsrc”函数生成随机生存森林模型。

model <- rfsrc(Surv(days, status) ~ ., data=train_data)

这个模型使用了“days”和“status”作为响应变量，其余变量作为预测变量。

现在，我们可以使用“predict”函数对测试集进行预测并查看预测结果。

predictions <- predict(model, newdata=test_data)

“predictions”是一个包含两列的数据框，第一列是预测的生存时间，第二列是预测的生存概率。我们可以使用“summary”函数查看预测结果的统计信息。

summary(predictions)

这将显示出预测结果的一些统计信息，如平均生存时间、中位数生存时间、生存概率等。

此外，我们可以使用“plot”函数绘制预测结果的 Kaplan-Meier 曲线。

plot(predictions$predicted, type='s')

这将绘制出预测结果的 Kaplan-Meier 曲线，可以用来比较预测结果与实际情况之间的差异。