怎样绘制结局为四分类的临床决策曲线？请告诉R代码。

为了绘制结局为四分类的临床决策曲线，需要首先获取模型的预测结果和真实标签。假设模型输出的预测概率为pred，真实标签为true_label，那么可以先将预测概率转换为预测标签，即pred_label <- ifelse(pred > 0.5, 1, 0)，这里假设预测概率大于0.5的为阳性，小于等于0.5的为阴性。

然后，可以使用R包“pROC”中的roc.curve函数绘制ROC曲线和AUC值。代码如下：

library(pROC)

# 获取ROC曲线的坐标
roc_data <- roc(true_label, pred)
roc_x <- roc_data$specificities
roc_y <- roc_data$sensitivities

# 绘制ROC曲线
plot(roc_x, roc_y, type = "l", lwd = 2, xlab = "1 - Specificity", ylab = "Sensitivity", 
     main = "ROC Curve")

# 添加对角线和AUC值
lines(c(0,1), c(0,1), type = "l", lty = 2, lwd = 2, col = "gray")
legend("bottomright", c("AUC = ", AUC(roc_data)), bty = "n")

如果需要绘制结局为四分类的临床决策曲线，可以使用R包“RColorBrewer”中的brewer.pal函数获取不同类别的颜色，然后使用ggplot2绘图。

library(RColorBrewer)
library(ggplot2)

# 获取分类标签的颜色
colors <- brewer.pal(4, "Set1")

# 将预测概率转换为预测标签
pred_label <- cut(pred, c(0, 0.25, 0.5, 0.75, 1), labels = FALSE)

# 将标签和预测概率组合为数据框
data_df <- data.frame(true_label, factor(pred_label, levels = 1:4), pred)

# 绘制临床决策曲线
ggplot(data_df, aes(x = factor(pred_label, labels = c("Neg", "Low", "Med", "High")),
                     fill = factor(true_label, levels = 1:4))) + 
  geom_bar(position = "stack", alpha = 0.8, color = "black") +
  scale_fill_manual(values = colors) + 
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x = element_text(face = "bold"), legend.position = "bottom",
        legend.title = element_blank(), plot.title = element_text(face = "bold")) +
  ggtitle("Clinical Decision Curve") +
  xlab("Predicted Probability") + ylab("Population Proportion")

这样就可以绘制结局为四分类的临床决策曲线了。