predict(weibull_model, data = pred_400)这个出现了报错'list' object cannot be coerced to type 'double',是这个pred_400里面数值存在浮点数的原因吗
时间: 2024-01-30 14:04:14 浏览: 17
是的,这个错误通常意味着你尝试将一个列表类型的对象传递给期望数值类型的函数。在你的情况下,由于 `pred_400` 中的数值存在浮点数,因此可能导致了这个错误。
`predict()` 函数期望一个数据框或矩阵类型的数据作为输入,其中包含用于预测的变量。如果 `pred_400` 是一个列表类型的对象,那么就需要将其转换为数据框或矩阵类型的数据。
例如,如果 `pred_400` 是一个列表类型的对象,你可以使用 `as.data.frame()` 函数将其转换为数据框类型的数据:
```
pred_400_df <- as.data.frame(pred_400)
```
然后,你可以将 `pred_400_df` 作为 `predict()` 函数的输入,例如:
```
pred_400_result <- predict(weibull_model, newdata = pred_400_df)
```
这样,就可以避免出现 'list' object cannot be coerced to type 'double' 的错误。
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brier <- brier_efron(y_train_true = y_dat, y_train_pred = y_dat_pred, y_newdata = y_val, y_newdata_pred = y_val_pred, times = c(1:10)) brier$bs改成python
在Python中,你可以使用上面提供的`brier_efron`函数来计算Brier分数。以下是将R代码转换为Python代码的版本:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from lifelines.utils import concordance_index
def brier_efron(y_train_true, y_train_pred, y_newdata, y_newdata_pred, times):
baseline = base_efron(y_train_true, y_train_pred)
y_newdata = pd.DataFrame(y_newdata, columns=["time", "event"])
y_newdata = y_newdata.sort_values(by="time")
y_newdata_pred = y_newdata_pred[y_newdata.index]
Y_x = np.zeros((len(y_newdata), len(times)))
for i, x in enumerate(times):
Y_x[:, i] = np.where(y_newdata["time"] > x, 1, 0)
kmf = KaplanMeierFitter().fit(y_newdata["time"], event_observed=y_newdata["event"])
G_t = kmf.survival_function_at_times(times).values.flatten()
G_x = kmf.predict(y_newdata["time"]).values.flatten()
W_x = np.zeros((len(y_newdata), len(times)))
for t in range(len(times)):
W_x[:, t] = (1 - Y_x[:, t]) * y_newdata["event"] / G_x + Y_x[:, t] / G_t[t]
Lambda_t = [baseline.baseline_hazard_[baseline.baseline_survival_.index(baseline.baseline_survival_.index <= x)].sum() for x in times]
S_x = np.exp(-np.exp(y_newdata_pred) @ np.array(Lambda_t))
BS_t = [np.mean(W_x[:, x] * (Y_x[:, x] - S_x[:, x])**2) for x in range(len(times))]
return pd.DataFrame({"time": times, "bs": BS_t})
# 使用示例
y_dat = [...] # y_train_true的值
y_dat_pred = [...] # y_train_pred的值
y_val = [...] # y_newdata的值
y_val_pred = [...] # y_newdata_pred的值
times = np.arange(1, 11)
brier_result = brier_efron(y_train_true=y_dat, y_train_pred=y_dat_pred, y_newdata=y_val, y_newdata_pred=y_val_pred, times=times)
print(brier_result)
```
请注意替换`[...]`部分的数据为实际的数据值。`brier_result`将是一个包含时间和Brier分数的数据框。你可以根据需要对结果进行进一步操作。
y_train_pred = model.predict(x_train)
这段代码是用训练好的模型对训练数据集进行预测,其中 `model` 是已经训练好的模型,`x_train` 是训练数据集的输入特征,`y_train_pred` 则是模型对训练数据集的输出预测值。
需要注意的是,在训练模型时,应该将训练数据集分成训练集和验证集,使用训练集来训练模型,使用验证集来评估模型的性能,避免过拟合。对于测试数据集,应该在模型训练完成后使用,以评估模型的泛化性能。