LogModel<-glm(y~.,data=newData,family=binomial(link="logit")) LogFit<-predict(object=LogModel,newdata=Data,type="response") Data$Log.scores<-LogFit library("ROCR") par(mfrow=c(2,2)) pd<-prediction(Data$Log.scores,Data$y) pf1<-performance(pd,measure="rec",x.measure="rpp") pf2<-performance(pd,measure="prec",x.measure="rec") plot(pf1,main="模式甄别的累计回溯精度曲线") plot(pf2,main="模式甄别的决策精度和回溯精度曲线") Data.Sort<-Data[order(x=Data$Log.scores,decreasing=TRUE),] P<-0.30 N<-length(Data[,1]) NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="SMOTE处理后的模式甄别结果(30%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8,col=colP) LogModel<-glm(y~.,data=Data,family=binomial(link="logit")) LogFit<-predict(object=LogModel,newdata=Data,type="response") Data$Log.scores<-LogFit Data.Sort<-Data[order(x=Data$Log.scores,decreasing=TRUE),] NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="平衡化处理前的模式甄别结果(30%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8,col=colP)

这段代码使用了逻辑回归模型(Logistic Regression)来进行二分类问题的预测。首先使用glm函数来创建逻辑回归模型(LogModel)，然后使用predict函数来预测数据集(Data)的输出(LogFit)，并将预测值保存在数据集(Data)的Log.scores列中。接下来使用ROCR包来创建累计回溯精度曲线(pf1)和决策精度和回溯精度曲线(pf2)。然后按照预测值从高到低对数据集(Data)进行排序(Data.Sort)，并将预测值最高的30%数据点作为噪声点(NoiseP)。使用ifelse函数将噪声点的颜色设置为红色(2)，其他点的颜色设置为蓝色(1)，并将颜色信息保存在colP中。最后使用plot函数将处理后的数据集(Data)可视化，展示了噪声点过滤前后的模式甄别结果。

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Data<-read.table(file="模式甄别模拟数据3.txt",header=TRUE,sep=",") par(mfrow=c(2,2)) plot(Data[,1:2],main="样本观测点的分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8) library("DMwR2") library("sem") Data[which(Data[,3]==3),3]<-NA Data$y<-factor(Data$y) mySelfT<-function(ModelName,TestD) { Yheat<-predict(object=ModelName,newdata=TestD,type="response") return(data.frame(cl=ifelse(Yheat>=0.1,1,0),pheat=Yheat)) } library("lavaan") library("semPlot") library("semTools") SemiT<-SelfTrain(y~.,data=Data,'glm',learner.pars=list(family=binomial(link="logit")),pred="mySelfT",thrConf=0.02,maxIts=100,percFull=1) SemiP<-predict(object=SemiT,newdata=Data,type="response") Data$SemiP<-SemiP Data.Sort<-Data[order(x=Data$SemiP,decreasing=TRUE),] P<-0.30 N<-length(Data[,1]) NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) a<-as.integer(as.vector(Data[,3])) plot(Data[,1:2],main="自训练模式甄别结果(30%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=ifelse(is.na(a),3,a)+1,cex=0.8,col=colP)

这是一段 R 语言代码，主要是对模拟数据进行了一些分析和可视化。具体来说，它读取了一个名为“模式甄别模拟数据3.txt”的数据文件，然后对数据进行了绘图和模型训练。

在绘图方面，它使用了“plot”函数将数据的前两列（即“x1”和“x2”）进行了散点图绘制，其中点的颜色和大小由第三列数据（即“Data[,3]”）决定。

在模型训练方面，它使用了“SelfTrain”函数对数据进行了自训练模式甄别。具体来说，它首先将第三列数据中数值为3的行设置为缺失值（即NA），然后将数据分为训练集和测试集。接着，它使用“glm”函数训练了一个逻辑回归模型，并将其作为参数传递给“SelfTrain”函数。在训练过程中，它使用了“mySelfT”函数作为预测函数，并将其作为参数传递给“SelfTrain”函数。最后，它使用“predict”函数对训练集进行预测，并将结果保存在“SemiP”变量中。

最后，它将数据按照“SemiP”变量的值进行排序，并选择前30%的数据作为噪声数据，并将噪声数据的点颜色设置为红色。最终，它使用“plot”函数将带有噪声数据的散点图进行了绘制。

library(survival) data(lung)# 对数据进行预处理 lung$status <- ifelse(lung$status == 1, 0, 1) lung$ph.karno <- ifelse(is.na(lung$ph.karno), median(lung$ph.karno, na.rm = TRUE), lung$ph.karno) lung$pat.karno <- ifelse(is.na(lung$pat.karno), median(lung$pat.karno, na.rm = TRUE), lung$pat.karno) lung$age <- ifelse(is.na(lung$age), median(lung$age, na.rm = TRUE), lung$age)# 将数据集划分 set.seed(123) train_index <- sample(1:nrow(lung), size = round(nrow(lung) * 0.7), replace = FALSE) train_data <- lung[train_index, ] test_data <- lung[-train_index, ]# 构建模型 fit <- glm(status ~., data = train_data, family = binomial(link = 'logit'))# 预测测试集 prob <- predict(fit, newdata = test_data, type = "response") # 计算c-index concord <- 0 discord <- 0 for(i in 1:(nrow(test_data) - 1)) { for(j in (i + 1):nrow(test_data)){ if(test_data$status[i] == test_data$status[j]){ next } if(test_data$status[i] < test_data$status[j]){ if(prob[i] > prob[j]){ concord <- concord + 1 }else if(prob[i] < prob[j]){ discord <- discord + 1 } }else{ if(prob[i] > prob[j]){ discord <- discord + 1 }else if(prob[i] < prob[j]){ concord <- concord + 1 } } } } c_index <- (concord + 0.5 * discord) / (concord + discord) # 打印c-index cat("C-index：", c_index, "\n")为什么报错

我没有看到具体的报错信息，不过根据代码可能存在以下问题：

1. 缺少对survival包的加载，需要在代码开头加上`library(survival)`。

2. 在计算c-index时，可能会出现除以0的情况，因为discord的值可能为0。可以在计算前先判断discord是否为0，若为0则直接将c_index赋为1。

3. 在数据预处理时，可能会出现NA值的情况。可以使用`sum(is.na(lung))`查看数据中是否有缺失值，如果有，则需要进行相应的处理，比如使用中位数进行填充。

如果还有其他问题，可以提供具体的报错信息或者代码截图以供参考。