fun.at函数

在R中，fun.at是一种用于在绘图时指定坐标轴刻度位置的函数。它可以是一个数字向量，也可以是一个函数，用于在指定范围内生成坐标轴刻度的位置。

当fun.at是一个数字向量时，它指定了坐标轴上的一些位置，可以用来显示自定义的刻度标签。例如，下面的代码将在x轴上显示0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9这些位置的刻度标签：

x <- seq(0, 1, by = 0.1)
plot(x, x, xaxt = "n")
axis(side = 1, at = x, labels = x)

当fun.at是一个函数时，它会在指定范围内生成坐标轴刻度的位置，可以用来显示自动生成的刻度标签。例如，下面的代码将在x轴上生成5个刻度位置，并用这些位置上的数字作为刻度标签：

x <- seq(0, 1, by = 0.1)
plot(x, x, xaxt = "n")
axis(side = 1, at = function(x) pretty(x, n = 5), labels = TRUE)

需要注意的是，fun.at函数只是用来指定坐标轴上的刻度位置，具体的刻度标签可以使用labels参数来指定，或者使用默认的标签。同时，fun.at函数只适用于连续型变量，对于离散型变量，可以使用at参数来指定刻度位置。

相关问题

R中nom1 <- nomogram(fit1, fun=plogis,fun.at=c(.001, .01, .05, seq(.1,.9, by=.1), .95, .99, .999),lp=F, funlabel="Low weight rate")

在R中，`nomogram()`函数用于创建一个预测模型的名义图（nomogram）。根据你提供的代码，`nom1 <- nomogram(fit1, fun = plogis, fun.at = c(.001, .01, .05, seq(.1, .9, by = .1), .95, .99, .999), lp = F, funlabel = "Low weight rate")`，它使用了以下参数和对象：

- `fit1`: 逻辑回归模型对象，例如使用`lrm()`函数拟合的模型。
- `fun`: 用于转换线性预测值的函数，这里使用了`plogis`函数，它将线性预测值转换为概率。
- `fun.at`: 指定在名义图上显示的概率值或转换后的线性预测值。
- `lp`: 一个逻辑值，指定是否使用对数比例（logit scale）来绘制名义图。在这里，`lp = F`表示不使用对数比例。
- `funlabel`: 名义图的标题，这里设置为"Low weight rate"。

通过运行该代码，将会生成一个名为`nom1`的名义图对象。你可以使用`plot()`函数来显示该名义图，如`plot(nom1)`。这将在图形设备上显示名义图，并根据指定的参数和模型结果生成相应的图形。

请确保在运行该代码之前，已经安装并加载了适用的包（如`rms`），并且`fit1`是一个有效的逻辑回归模型对象。

###Logistic ##数据集划分 set.seed(1) train_id=sample(1:nrow(data),0.7*nrow(data)) train=data[train_id,] test=data[-train_id,] write.csv(train,file = "train.csv") write.csv(test,file="tset.csv") ###logistics和列线图 anyNA(train) mydata <- train install.packages("rms") library(rms) library(Hmisc) attach(mydata) dd <- datadist(mydata) options(datadist='dd') fit0 <- lrm(outcom~BMI+fus+lym+mon+alt+ast+ldh+ na+crp+aptt+inr+sssj+pzsxj+mmzj+pmzj+xxbbhz +shmmzj ,data=mydata,x=T,y=T)#lasso回归中筛选出的变量 fit0 nom0 <- nomogram(fit0,fun=plogis,fun.at = c(.001,.01,.05,.5, .95, .99,.999), lp=T,funlabel="thrombus rate") plot(nom0) fit1 <- lrm(outcom ~ BMI+lym+fus +aptt+sssj+mmzj, data = mydata,x=T,y=T)#对于不显著的指标予以剔除 fit1 summary(fit1) ##nomogram nom1 <- nomogram(fit1, fun = plogis, fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999), lp = TRUE, funlabel = "thrombus rate") plot(nom1) ###predict预测并做ROC install.packages("rms") library(rms) install.packages("tidyverse") library(tidyverse) anyNA(train) fit1 gd <- predict(fit1, newdata = train, se.fit = FALSE, dispersion = NULL, terms = FALSE, na.action = na.pass) gd2 <- predict(fit1,newdata=test, se.fit=FALSE,dispersion=NULL,terms=NULL, na.action=na.pass)

根据您提供的代码，可能存在以下问题：

1. `fus` 变量可能被拼写错误，导致无法识别。建议检查变量名称是否正确。

2. 在 `lrm()` 函数中，`x=T` 和 `y=T` 参数是无效的。如果想要使用公式输入变量，可以使用 `formula` 参数，例如 `formula = outcom ~ .` 表示使用所有变量进行拟合。

3. 在 `predict()` 函数中，`dispersion=NULL` 参数也是无效的。如果需要计算标准误，可以设置 `se.fit = TRUE`。

4. 在 `predict()` 函数中，`terms=NULL` 参数也是无效的。如果需要返回预测的线性预测值，可以设置 `type = "lp"`。

下面是修改过后的代码示例：

###Logistic 
##数据集划分 
set.seed(1) 
train_id <- sample(1:nrow(data), 0.7 * nrow(data)) 
train <- data[train_id,] 
test <- data[-train_id,] 
write.csv(train, file = "train.csv") 
write.csv(test, file = "test.csv") 

###logistics和列线图 
anyNA(train) 
mydata <- train 
install.packages("rms") 
library(rms) 
library(Hmisc) 
attach(mydata) 
dd <- datadist(mydata) 
options(datadist='dd') 

fit0 <- lrm(outcom ~ BMI + fus + lym + mon + alt + ast + ldh + na + crp + aptt + sssj + pzsxj + mmzj + pmzj + xxbbhz + shmmzj, 
            data = mydata) #lasso回归中筛选出的变量 fit0 
nom0 <- nomogram(fit0, fun = plogis, 
                  fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999), 
                  lp = TRUE, funlabel = "thrombus rate") 
plot(nom0) 

fit1 <- lrm(outcom ~ BMI + lym + fus + aptt + sssj + mmzj, 
            data = mydata) #对于不显著的指标予以剔除 
summary(fit1) 

##nomogram 
nom1 <- nomogram(fit1, 
                 fun = plogis, 
                 fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999), 
                 lp = TRUE, 
                 funlabel = "thrombus rate") 
plot(nom1) 

###predict预测并做ROC 
install.packages("tidyverse") 
library(tidyverse) 
anyNA(train) 

gd <- predict(fit1, newdata = train, 
              se.fit = TRUE, type = "lp", 
              na.action = na.pass) 

gd2 <- predict(fit1, newdata = test, 
               se.fit = TRUE, type = "lp", 
               na.action = na.pass) 

roc_obj <- roc(train$outcom, exp(gd)/(1 + exp(gd))) # 计算 ROC 曲线 
plot(roc_obj) # 绘制 ROC 曲线

请注意，这里的 `gd` 和 `gd2` 变量存储的是线性预测值，需要使用 `exp(gd)/(1 + exp(gd))` 转换为预测的概率值，才能用于计算 ROC 曲线。