fit <- CoxBoost(train[,'month'], train[,'OS'], as.matrix(train[,-c(0:2)]), stepno=200, sf.scheme=c("sigmoid"), criterion="hscore") summary(fit) data = read.csv("val.csv",sep = ",", header = T) validation = data step.logplik = predict(fit, newdata = as.matrix(validation[,-c(1:2)]), newtime = validation[,'month'], newstatus = validation[,'OS'], as.step = 0:300, typr = "logplik") step.logplik针对这个代码如何继续求brier score

在计算Brier Score之前，需要对`step.logplik`进行处理来获得模型预测的生存概率。可以使用以下代码：

probs <- exp(-step.logplik/365.25)

这里将`step.logplik`除以365.25，是因为`step.logplik`的单位是天，而Brier Score的计算需要的是年。然后，使用以下代码计算Brier Score：

library(survival)
brier <- survConcordance(y=validation$OS, x=probs, weights=rep(1/nrow(validation), nrow(validation)), type="brier")

其中，`validation$OS`是事件发生的指示变量，`probs`是模型预测的生存概率，`rep(1/nrow(validation), nrow(validation))`是样本权重，`type="brier"`指定计算Brier Score。最终，`brier`变量的值即为Brier Score。

相关问题

fit <- CoxBoost(train[,'month'], train[,'OS'], as.matrix(train[,-c(0:2)]), stepno=200, sf.scheme=c("sigmoid"), criterion="hscore")的各参数含义和解释

- train[,'month']：存放每个样本的观察时间（时间尺度），用于计算生存时间。
- train[,'OS']：存放每个样本的生存状态（0表示存活，1表示死亡）。
- as.matrix(train[,-c(0:2)])：存放训练数据的特征矩阵，去掉第一列（样本ID）和前两列（month和OS）。
- stepno=200：指定CoxBoost算法的最大步数。
- sf.scheme=c("sigmoid")：指定生存概率分布函数为sigmoid函数。
- criterion="hscore"：指定模型评价指标为Harrell's concordance index（C-index），用于衡量模型的预测准确度。

arr0 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr3 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据，元素之间用空格隔开：").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((arr1, arr3)) data_matrix = data_array.T data = pd.DataFrame(data_matrix, columns=['month', 'sales']) sales = data['sales'].values.astype(np.float32) sales_mean = sales.mean() sales_std = sales.std() sales = abs(sales - sales_mean) / sales_std train_data = sales[:-1] test_data = sales[-12:] def create_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(11, 1))) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=512, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dense(1, activation='linear')) return model model = create_model() BATCH_SIZE = 16 BUFFER_SIZE = 100 train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_data) train_dataset = train_dataset.window(11, shift=1, drop_remainder=True) train_dataset = train_dataset.flat_map(lambda window: window.batch(11)) train_dataset = train_dataset.map(lambda window: (window[:-1], window[-1:])) train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(1) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse') history = model.fit(train_dataset, epochs=100, verbose=0) test_input = test_data[:-1] test_input = np.reshape(test_input, (1, 11, 1)) predicted_sales = model.predict(test_input)[0][0] * sales_std + sales_mean test_prediction = model.predict(test_input) y_test=test_data[1:12] y_pred=test_prediction y_pred = test_prediction.ravel() print("预测下一个月的销量为：", predicted_sales)，如何将以下代码稍作修改插入到上面的最后，def comput_acc(real,predict,level): num_error=0 for i in range(len(real)): if abs(real[i]-predict[i])/real[i]>level: num_error+=1 return 1-num_error/len(real) a=np.array(test_data[label]) real_y=a real_predict=test_predict print("置信水平：{},预测准确率：{}".format(0.2,round(comput_acc(real_y,real_predict,0.2)* 100,2)),"%")

你可以在最后添加如下代码实现 `comput_acc()` 函数的功能：

label = 0  # 定义标签
a = np.array(test_data[label])  # 获取测试数据的标签列
real_y = a[1:]  # 实际销售数据
real_predict = y_pred[:-1]  # 预测销售数据
print("置信水平：{},预测准确率：{}".format(0.2, round(comput_acc(real_y, real_predict, 0.2) * 100, 2)), "%")

这段代码的作用是，首先定义标签为 0，即选取测试数据中的第一列数据（即销售数据）。然后，使用 `np.array()` 函数将该列数据转换为 numpy 数组 `a`。接着，将 `a` 中的第二个元素到最后一个元素赋值给 `real_y`，这里是因为真实销售数据的第一个元素已经作为测试数据输入了模型，所以预测值中不包含该元素。然后，将 `y_pred` 中的第一个元素到倒数第二个元素赋值给 `real_predict`，这是因为预测值中的最后一个元素已经与真实值的最后一个元素相对应。最后，调用 `comput_acc()` 函数计算预测准确率，并将结果打印输出。