请用R帮我写一个COX模型的代码，特征名是`wavelet.LLH.firstorder.Uniformity`，`wavelet.HHL.firstorder.Mean`，`log.sigma.5.0.mm.3D.glszm.SmallAreaEmphasis`，数据名称是df

好的，以下是一个简单的COX模型的R代码，特征名是`wavelet.LLH.firstorder.Uniformity`，`wavelet.HHL.firstorder.Mean`，`log.sigma.5.0.mm.3D.glszm.SmallAreaEmphasis`，数据名称是df。

library(survival)

# 定义特征名
feature_names <- c("wavelet.LLH.firstorder.Uniformity",
                   "wavelet.HHL.firstorder.Mean",
                   "log.sigma.5.0.mm.3D.glszm.SmallAreaEmphasis")

# 定义模型公式
formula <- as.formula(paste("Surv(time, status) ~", paste(feature_names, collapse = "+")))

# 拟合COX模型
cox_model <- coxph(formula, data = df)

# 查看模型的摘要信息
summary(cox_model)

在这段代码中，我们首先加载了`survival`包，然后定义了特征名和模型公式。接着，我们使用`coxph()`函数来拟合COX模型，其中`Surv()`函数用于定义生存时间和状态变量。最后，我们使用`summary()`函数来查看模型的摘要信息，包括每个特征的系数、标准误差、显著性水平等等。

相关问题

帮我用R写一个COX模型构建的代码，以及写一个基于COX模型的nomogram代码，其中，数据集的名称是df,用来构建COX模型的特征名称是'original:firstorder:RobustMeanAbsoluteDeviation', 'log-sigma-4-0-mm-3D:firstorder:InterquartileRange', 'log-sigma-5-0-mm-3D:glszm:SmallAreaEmphasis', 'wavelet-LLH:firstorder:InterquartileRange', 'wavelet-LLH:firstorder:Uniformity', 'wavelet-HHL:firstorder:Mean', 'wavelet-HHH:firstorder:Mean, 'wavelet-LLL:glcm:Autocorrelation', 'wavelet-LLL:glcm:ClusterProminence','T','E']

好的，以下是COX模型构建的代码：

library(survival)

# 基于数据集df构建COX模型
cox_model <- coxph(Surv(T, E) ~ original:firstorder:RobustMeanAbsoluteDeviation + 
                        log-sigma-4-0-mm-3D:firstorder:InterquartileRange + 
                        log-sigma-5-0-mm-3D:glszm:SmallAreaEmphasis + 
                        wavelet-LLH:firstorder:InterquartileRange + 
                        wavelet-LLH:firstorder:Uniformity + 
                        wavelet-HHL:firstorder:Mean + 
                        wavelet-HHH:firstorder:Mean + 
                        wavelet-LLL:glcm:Autocorrelation + 
                        wavelet-LLL:glcm:ClusterProminence, data = df)

# 输出COX模型的摘要信息
summary(cox_model)

接下来是基于COX模型的nomogram代码：

library(rms)

# 构建基于COX模型的nomogram
nomogram_model <- nomogram(cox_model, fun = function(x) 1 - plogis(x), 
                           funlabel = "Survival Probability",
                           predictor = TRUE, lp = FALSE, 
                           xfrac = 0.5, yfrac = 0.5, 
                           cex.axis = 0.8, cex.lab = 0.8, 
                           col.lines = "gray70", 
                           col.points = "gray30", 
                           lwd.lines = 1.5, 
                           lwd.points = 1.5, 
                           font.main = 1, font.sub = 1, 
                           font.axis = 1, font.lab = 1)

# 输出nomogram
print(nomogram_model)

希望对你有所帮助！

coxm <- cph(Surv(T,E)~`original:firstorder:RobustMeanAbsoluteDeviation`+`log-sigma-4-0-mm-3D:firstorder:InterquartileRange`+`log-sigma-5-0-mm-3D:glszm:SmallAreaEmphasis`+`wavelet-LLH:firstorder:InterquartileRange`+`wavelet-LLH:firstorder:Uniformity`+`wavelet-HHL:firstorder:Mean`+`wavelet-LLL:glcm:Autocorrelation`+`wavelet-LLL:glcm:ClusterProminence`,x=T,y=T,data=df,surv=T) > cox.zph(coxm) Error in solve.default(imat, u) : system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.06333e-24检查错误

这个错误提示表明在运行 `cox.zph()` 函数时，出现了计算矩阵的逆矩阵的错误，这通常是由于数据中存在多重共线性的问题导致的。建议您检查变量之间是否存在高度相关性，如果存在，可以考虑删除其中一些变量或者使用正则化方法来解决。另外，您也可以尝试使用其他的 Cox 比例风险模型函数，例如 `coxph()` 或者 `cch()` 等，以避免这个问题。