按照你刚才给我的代码算GBM模型的Brier Score,报错> brier_score=cindex(predicted_surv,test_surv_obj) Error in if (!(formula.names[1] == "~") || (match("$", formula.names, : missing value where TRUE/FALSE needed
时间: 2024-01-22 18:20:14 浏览: 39
这个错误提示是因为函数`cindex()`出现了缺失值。你可以检查一下`predicted_surv`和`test_surv_obj`数据框中是否存在缺失值。如果存在缺失值,可以尝试使用`na.omit()`函数删除缺失值后再进行计算,例如:
```
# 删除缺失值
predicted_surv <- na.omit(predicted_surv)
test_surv_obj <- na.omit(test_surv_obj)
# 计算Brier Score
brier_score <- cindex(predicted_surv, test_surv_obj)
```
注意,删除缺失值会改变原始数据集的大小和内容,因此在进行删除操作之前,需要谨慎考虑。
相关问题
R语言中生存数据的GBM模型如何可以得到integrated brier score
要计算生存数据的GBM模型的integrated brier score,可以使用R语言中的survival和pec库中的相关函数。
首先,需要使用survival包中的Surv函数将生存数据转换为适合GBM模型的格式。然后,使用gbm函数从pec库中拟合GBM模型。
接着,使用pec包中的integrated_brier_score函数来计算模型的integrated brier score。这个函数需要提供一个预测生存曲线的函数作为输入。可以通过使用pec库中的predict_survival函数来生成这个函数。
下面是一个简单的示例代码:
``` r
library(survival)
library(pec)
# 加载生存数据
data(lung)
# 将数据转换为GBM模型的格式
lung.surv <- Surv(lung$time, lung$status)
# 拟合GBM模型
gbm.model <- gbm(x = lung[, -c(1, 2)], y = lung.surv, distribution = "coxph")
# 生成预测生存曲线的函数
predict_survival_func <- function(model, newdata) {
predict.gbm(model, newdata = newdata, n.trees = 1000, type = "response")
}
# 计算integrated brier score
ibs <- integrated_brier_score(lung.surv, predict_survival_func, model = gbm.model)
ibs
```
这个代码使用了肺癌数据集中的生存数据来拟合GBM模型,并计算了模型的integrated brier score。
R语言中,针对时间生存数据,GBM模型,CoxBoost模型,SVM模型的所有可以算Brier Score代码的详解和数据实战
Brier Score是评估二分类模型预测准确性的一种常用指标,可以用来评估生存分析模型的性能。在R语言中,可以使用以下三种模型进行时间生存数据的建模和预测:
1. GBM模型(Gradient Boosting Machine):使用gbm包进行建模,可以使用gbm.perf函数计算Brier Score。
2. CoxBoost模型:使用CoxBoost包进行建模,可以使用predict.CoxBoost函数计算Brier Score。
3. SVM模型(Support Vector Machine):使用e1071包进行建模,可以使用predict函数计算Brier Score。
以下是代码示例和数据实战:
1. GBM模型
首先,我们需要加载相关的包和数据集:
```R
library(gbm)
data(pbc, package="survival")
```
然后,我们可以使用gbm包中的gbm函数进行模型训练:
```R
fit <- gbm(Surv(time, status) ~ ., data=pbc, distribution="coxph", n.trees=1000, interaction.depth=3, shrinkage=0.01, verbose=FALSE)
```
在训练模型后,我们可以使用gbm.perf函数计算Brier Score:
```R
gbm.perf(fit, method="cv")
```
2. CoxBoost模型
首先,我们需要加载相关的包和数据集:
```R
library(CoxBoost)
data(pbc, package="survival")
```
然后,我们可以使用CoxBoost包中的CoxBoost函数进行模型训练:
```R
fit <- CoxBoost(Surv(time, status) ~ ., data=pbc, nstep=1000)
```
在训练模型后,我们可以使用predict.CoxBoost函数计算Brier Score:
```R
pred <- predict(fit, newdata=pbc, type="risk")
BrierScore <- mean((pbc$status - pred)^2)
```
3. SVM模型
首先,我们需要加载相关的包和数据集:
```R
library(e1071)
data(pbc, package="survival")
```
然后,我们可以使用e1071包中的svm函数进行模型训练:
```R
fit <- svm(Surv(time, status) ~ ., data=pbc)
```
在训练模型后,我们可以使用predict函数计算Brier Score:
```R
pred <- predict(fit, newdata=pbc, decision.values=TRUE)
BrierScore <- mean((pbc$status - pred)^2)
```