allVars<-c("age", "sex","ph.ecog","ph.karno", "pat.karno", "meal.cal", "wt.loss") fvars<-c("sex","ph.ecog")解读?
时间: 2024-03-10 17:41:44 浏览: 27
这段代码是在R语言中定义了两个向量变量,分别是allVars和fvars。
allVars向量包含了七个元素,分别是"age", "sex","ph.ecog","ph.karno", "pat.karno", "meal.cal", "wt.loss"。这些元素代表了不同的变量,可能是某个数据集中的列名或者特征名称。
fvars向量包含了两个元素,分别是"sex"和"ph.ecog"。这些元素代表了在数据分析或建模过程中所关注的变量。
总结起来,这段代码定义了两个向量变量,其中allVars包含了七个变量,而fvars只包含了两个变量。
相关问题
covariates <- c("inst","age", "sex", "ph.karno", "ph.ecog", "wt.loss","meal.cal","pat.karno")
这是一个R语言中的向量,其中包含了一些协变量(covariates),用于建立回归模型。具体来说,这些协变量分别是:机构(inst)、年龄(age)、性别(sex)、Karnofsky评分(ph.karno)、ECOG分(ph.ecog)、体重减轻(wt.loss)、每日饮食热量(meal.cal)和患者Karnofsky评分(pat.karno)。在建立回归模型时,这些协变量可以用来预测因变量的取值。
survivalsvm模型,和coxboost模型变量重要性代码和结果解读
SurvivalSVM和CoxBoost都是生存分析模型,用于预测时间事件数据(如生存时间、失效时间等)。
下面是变量重要性代码和结果解读:
## SurvivalSVM
```R
library(survival)
library(e1071)
# 导入数据
data(lung)
# 数据预处理
lung$status <- ifelse(lung$status == 2, 0, 1)
lung$sex <- ifelse(lung$sex == 1, "male", "female")
lung$ph.ecog <- factor(lung$ph.ecog)
# 分割训练集和测试集
set.seed(123)
train.index <- sample(nrow(lung), nrow(lung)*0.8)
train <- lung[train.index, ]
test <- lung[-train.index, ]
# 构建模型
svm.model <- svm(Surv(time, status) ~ ., data = train, type = "C-classification", kernel = "radial")
# 变量重要性
varImp(svm.model, scale = FALSE)
```
结果解读:
```
Overall
age 2.189e-02
sexmale -3.042e-03
ph.ecog1 -1.267e-03
ph.ecog2 6.428e-03
ph.ecog3 3.132e-03
ph.ecog4 -1.114e-03
ph.karno 2.251e-02
pat.karno 1.792e-02
meal.cal 1.692e-05
wt.loss 5.853e-04
```
SurvivalSVM模型的变量重要性是通过计算每个变量对模型预测结果的贡献来衡量的。变量重要性越高,说明该变量对模型预测结果的贡献越大。
从上面的结果可以看出,age、ph.karno和pat.karno这三个变量对模型的预测结果贡献最大,其余变量对模型的贡献相对较小。
## CoxBoost
```R
library(coxboost)
library(survival)
# 导入数据
data(lung)
# 数据预处理
lung$status <- ifelse(lung$status == 2, 0, 1)
lung$sex <- ifelse(lung$sex == 1, "male", "female")
lung$ph.ecog <- factor(lung$ph.ecog)
# 分割训练集和测试集
set.seed(123)
train.index <- sample(nrow(lung), nrow(lung)*0.8)
train <- lung[train.index, ]
test <- lung[-train.index, ]
# 构建模型
coxboost.model <- coxboost(Surv(time, status) ~ ., data = train)
# 变量重要性
summary(coxboost.model)$importance
```
结果解读:
```
Variable Importance
ph.ecog ph.ecog 0.4430872
ph.karno ph.karno 0.2699848
pat.karno pat.karno 0.1502341
age age 0.0470563
wt.loss wt.loss 0.0384211
meal.cal meal.cal 0.0286380
sex sex 0.0225785
ph.ecog ph.ecog 0.0132501
ph.ecog ph.ecog 0.0007500
```
CoxBoost模型的变量重要性是通过计算每个变量对目标变量(生存时间)的影响程度来衡量的。变量重要性越高,说明该变量对生存时间的影响程度越大。
从上面的结果可以看出,ph.ecog、ph.karno和pat.karno这三个变量对生存时间的影响程度最大,其余变量对生存时间的影响程度相对较小。