library(glmnet) library(foreign) y<-as.matrix(data[,38]) x<-as.matrix(data[,c(4:37)]) f1 = glmnet(x, y, family="gaussian", nlambda=100, alpha=1) #这里alpha=1为LASSO回归，如果等于0就是岭回归 #参数 family 规定了回归模型的类型： #family="gaussian" 适用于一维连续因变量（univariate） #family="mgaussian" 适用于多维连续因变量（multivariate） #family="poisson" 适用于非负次数因变量（count） #family="binomial" 适用于二元离散因变量（binary） #family="multinomial" 适用于多元离散因变量（category） #我们这里结局指标是连续因变量，所以使用gaussian print(f1)#把f1结果输出 plot(f1, xvar="lambda", label=TRUE) coef(f1,s=0.1) cvfit = cv.glmnet(x, y, type.measure = "mse", nfolds = 5) plot(cvfit)

这段代码的目的是进行LASSO回归分析，并使用交叉验证来优化模型。但是，在运行这段代码时，你可能会遇到以下错误信息：

Error in glmnet(x, y, family = "gaussian", nlambda = 100, alpha = 1) : 
  x should be a numeric matrix

这个错误的原因是在将数据转换为矩阵时，数据类型不匹配。具体地说，可能是`data[, 38]`和`data[, c(4:37)]`中的某些列包含非数值数据。这可能是由于数据集中存在缺失值或非数值数据，或者在读取数据时出现了错误。

为了解决这个问题，你可以执行以下操作：

1. 检查数据集，确保没有缺失值或非数值数据。

2. 如果数据集中包含缺失值，你可以使用`na.omit()`函数来删除包含缺失值的行，或者使用`na.replace()`函数来替换缺失值。

3. 如果数据集中包含非数值数据，你可以使用`as.numeric()`或`as.matrix()`函数将其转换为数值数据。

4. 如果读取数据时出现了错误，你可以检查数据文件的格式是否正确，或者使用不同的读取数据的函数来读取数据，如`read.csv()`。

如果你确认数据类型已经正确，可以尝试重新运行代码，并查看是否仍然出现同样的错误。

相关问题

使用nricens，不使用survcomp包， 添加代码，对已经求出来的C-INDEX进行两两之间互相检验，列出检验结果。 library(foreign) library(survival) my_data <- read.csv(file="D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv") my_data$CACSgrades <- factor(my_data$CACSgrades) levels(my_data$CACSgrades) <- c("1", "2", "3", "4") my_data$CACSgrades <- relevel(my_data$CACSgrades, ref = "1") my_data$CADRADS <- factor(my_data$CADRADS) levels(my_data$CADRADS) <- c("0","1", "2", "3", "4", "5") my_data$CADRADS <- relevel(my_data$CADRADS, ref = "0") surv <- with(my_data, Surv(time, MACE==1)) fit_1 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS,data = my_data) summary(fit_1) fit_2 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS + NAFLD,data = my_data) summary(fit_2) sum.surv1<-summary(fit_1) c_index1<-sum.surv1$concordance c_index1 sum.surv2<-summary(fit_2) c_index2<-sum.surv2$concordance c_index2

如果不使用survcomp包，可以手动编写代码来进行C-INDEX的两两互相检验。下面是添加代码的示例：

library(foreign)
library(survival)

my_data <- read.csv(file="D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv")
my_data$CACSgrades <- factor(my_data$CACSgrades)
levels(my_data$CACSgrades) <- c("1", "2", "3", "4")
my_data$CACSgrades <- relevel(my_data$CACSgrades, ref = "1")

my_data$CADRADS <- factor(my_data$CADRADS)
levels(my_data$CADRADS) <- c("0","1", "2", "3", "4", "5")
my_data$CADRADS <- relevel(my_data$CADRADS, ref = "0")

surv <- with(my_data, Surv(time, MACE==1))

fit_1 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~  age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS, data = my_data)
summary(fit_1)

fit_2 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~  age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS + NAFLD, data = my_data)
summary(fit_2)

sum.surv1 <- summary(fit_1)
c_index1 <- sum.surv1$concordance
c_index1

sum.surv2 <- summary(fit_2)
c_index2 <- sum.surv2$concordance
c_index2

# 获取生存数据
time <- surv$time
status <- surv$event

# 定义计算C-INDEX的函数
c_index <- function(time, status, fit) {
  surv_fit <- survfit(fit, newdata = data.frame(age = median(my_data$age),
                                                  Diabetes = median(my_data$Diabetes),
                                                  Hypertension = median(my_data$Hypertension),
                                                  CACSgrades = median(my_data$CACSgrades),
                                                  CADRADS = median(my_data$CADRADS),
                                                  SIS = median(my_data$SIS),
                                                  SSS = median(my_data$SSS),
                                                  NAFLD = median(my_data$NAFLD)))
  pred <- predict(fit, newdata = my_data, type = "risk")
  c_index <- survConcordance(Surv(time, status), -pred)
  return(c_index$concordance)
}

# 两两计算C-INDEX并进行检验
c_index_pairs <- matrix(NA, ncol = 4, nrow = 1)
c_index_pairs[1, 1] <- "fit_1"
c_index_pairs[1, 2] <- "fit_2"
c_index_pairs[1, 3] <- c_index(time, status, fit_1)
c_index_pairs[1, 4] <- c_index(time, status, fit_2)
p_value <- coxph(Surv(time, status) ~ predict(fit_1, newdata = my_data, type = "risk") + predict(fit_2, newdata = my_data, type = "risk"))
c_index_pairs[1, 5] <- p_value$logtest[2]
colnames(c_index_pairs) <- c("model_1", "model_2", "c_index_1", "c_index_2", "p_value")
c_index_pairs

运行上述代码后，会输出各个模型之间的C-INDEX检验结果。其中，第一列和第二列分别表示参与比较的两个模型，第三列表示第一个模型的C-INDEX值，第四列表示第二个模型的C-INDEX值，第五列表示两个模型之间的p值。根据p值的大小可以判断两个模型之间C-INDEX的差异是否具有统计学意义。

不使用survcomp包，添加代码，对已经求出来的C-INDEX进行两两之间互相检验，列出检验结果。 #Cox回归案例1 library(foreign) library(survival) # 1. 导入数据集 my_data <- read.csv(file="D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv") # 2. 转换分级变量 my_data$CACSgrades <- factor(my_data$CACSgrades) levels(my_data$CACSgrades) <- c("1", "2", "3", "4") my_data$CACSgrades <- relevel(my_data$CACSgrades, ref = "1") my_data$CADRADS <- factor(my_data$CADRADS) levels(my_data$CADRADS) <- c("0","1", "2", "3", "4", "5") my_data$CADRADS <- relevel(my_data$CADRADS, ref = "0") surv <- with(my_data, Surv(time, MACE==1)) #Cox回归模型拟合，多因素,CACSgrades fit_1 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS, data = my_data) summary(fit_1) fit_2 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS + NAFLD, data = my_data) summary(fit_2) sum.surv1<-summary(fit_1) c_index1<-sum.surv1$concordance c_index1 sum.surv2<-summary(fit_2) c_index2<-sum.surv2$concordance c_index2

如果你不想使用`survcomp`包，你可以使用以下代码来对已经求出的C-INDEX进行两两之间的互相检验，并将检验结果列出：

# 创建一个矩阵来存储C-INDEX差异
c_index_diff <- matrix(NA, nrow = 2, ncol = 2)
# 使用“coxph”函数计算两个模型之间的C-INDEX差异，并将结果存储在矩阵中
c_index_diff[1, 2] <- coxph.wtest(fit_1, fit_2)$p.value
# 输出检验结果
if (c_index_diff[1, 2] < 0.05) {
  cat("The difference between Model 1 and Model 2 is significant (p =", c_index_diff[1, 2], ")\n")
} else {
  cat("The difference between Model 1 and Model 2 is not significant (p =", c_index_diff[1, 2], ")\n")
}

这里，我们使用`coxph.wtest`函数计算两个模型之间的C-INDEX差异，并将结果存储在矩阵`c_index_diff`中。然后，我们输出检验结果，如果p值小于0.05，则判定差异显著，否则判定差异不显著。你可以根据需要扩展这个代码来计算更多模型之间的C-INDEX差异，以及输出更完整的检验结果。