fit.score Call: coxph(formula = Surv(OS.time, OS) ~ ., data = my.cli.2) coef exp(coef) se(coef) z p NRP1 0.5326 1.7033 0.3492 1.525 0.127 RAB31 -0.5530 0.5752 0.3731 -1.482 0.138 LOX 0.3780 1.4593 0.2487 1.520 0.129 ###哪列是变量的系数
时间: 2024-02-10 12:18:41 浏览: 57
在fit.score的结果中,第3列(coef)是变量的系数,表示每个预测变量对生存时间的影响大小。具体来说,coef的正负号表示变量对生存时间的影响方向(正表示增加该变量会增加生存时间,负表示增加该变量会减少生存时间),coef的绝对值表示变量对生存时间的影响大小(绝对值越大,影响越明显)。例如,在这个结果中,NRP1的系数为0.5326,表示每单位NRP1的增加,生存时间增加1.7033倍;RAB31的系数为-0.5530,表示每单位RAB31的增加,生存时间减少0.5752倍;LOX的系数为0.3780,表示每单位LOX的增加,生存时间增加1.4593倍。
相关问题
fit <- coxph(Surv(OS.time,OS) ~ ., data = my.cli.2) # 查看回归系数和显著性检验结果 summary(fit)##结果变成data frame
在这段代码中,使用了coxph()函数拟合了一个Cox回归模型,并将结果保存在fit对象中。其中,Surv()函数表示生存数据的格式,OS.time表示生存时间,OS表示是否事件发生(1表示事件发生,0表示未发生),~.表示使用所有其他变量拟合模型。data参数表示使用的数据集,这里是my.cli.2。最后,使用summary()函数查看回归系数和显著性检验结果,结果会以数据框(data frame)的形式呈现。
对于用R语言建立的GBM模型,fit <- gbm(formula = Surv(month,OS)~., data = traingbm, distribution = 'coxph', n.trees = 3000, interaction.depth = 3, n.minobsinnode = 10, shrinkage = 0.001, cv = 10, bag.fraction = 0.5),如何求得Brier score
在R语言中,可以使用 `pec` 包中的 `pec::pec_cindex` 函数来计算 Brier score。
首先,需要使用 `gbm.predict` 函数来预测生存概率,以及使用 `Surv` 函数将生存时间和事件转换为适合 Cox 模型的格式。具体代码如下:
```
library(gbm)
library(pec)
# 建立 GBM 模型
fit <- gbm(
formula = Surv(month, OS) ~ .,
data = traingbm,
distribution = 'coxph',
n.trees = 3000,
interaction.depth = 3,
n.minobsinnode = 10,
shrinkage = 0.001,
cv = 10,
bag.fraction = 0.5
)
# 预测测试集生存概率
pred <- gbm.predict(
object = fit,
newdata = testingbm,
type = 'response',
n.trees = 3000
)
# 将生存时间和事件转换为适合 Cox 模型的格式
test_cox <- Surv(testingbm$month, testingbm$OS)
# 计算 Brier score
brier_score <- pec_cindex(pred, test_cox)
```
其中,`pred` 是测试集的预测生存概率,`test_cox` 是测试集的生存时间和事件。最后,`brier_score` 就是所求得的 Brier score。
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