R语言 二分类结局的IDI和NRI的代码

IDI和NRI是用于评估模型预测能力的指标，以下是R语言中计算二分类结局的IDI和NRI的代码示例：

library(heplots)

# 创建一个假设的二分类数据集
set.seed(123)
n <- 200
y <- rbinom(n, 1, 0.5)
x1 <- rnorm(n)
x2 <- rnorm(n)
x3 <- rnorm(n)
dat <- data.frame(y, x1, x2, x3)

# 拟合一个逻辑回归模型
model <- glm(y ~ x1 + x2 + x3, data = dat, family = "binomial")

# 计算IDI
IDI <- IDI(model, data = dat, group = "y", conf.level = 0.95)
print(paste("IDI:", round(IDI$IDI, 3)))

# 计算NRI
NRI <- NRI(model, data = dat, group = "y", conf.level = 0.95)
print(paste("NRI:", round(NRI$NRI, 3)))

上述代码中，首先使用heplots包中的IDI和NRI函数来计算模型的IDI和NRI指标，其中group参数指定用于分组的变量名称，conf.level参数指定置信水平。最后输出IDI和NRI的值。