R语言中,survivalsvm中没有type选择时,使用softmax函数将预测值转换为概率,并计算综合布里尔得分的代码详解
时间: 2023-09-20 11:10:51 浏览: 50
在survivalsvm中,当没有提供type参数时,使用的是线性支持向量机(SVM)进行预测。由于线性SVM无法直接输出概率值,因此需要使用一些方法将其转换为概率值。
一种常用的方法是使用softmax函数,具体代码如下:
```r
# 加载所需的包
library(survivalsvm)
library(survival)
library(Hmisc)
# 加载数据
data(veteran)
train <- veteran[1:137,]
test <- veteran[138:nrow(veteran),]
# 训练模型
model <- svm.surv(x=train[,1:7], y=train$futime, e=train$fustat)
# 预测测试集
pred <- predict(model, newdata=test[,1:7])
# 将预测值转换为概率值
prob <- exp(pred)/(1+exp(pred))
# 计算综合布里尔得分
bs <- brier(prob, test$futime, test$fustat)
# 输出得分
print(bs)
```
首先,我们加载所需的包并加载数据集。然后,我们使用svm.surv函数训练一个线性SVM模型,并使用predict函数对测试集进行预测。接着,我们使用softmax函数将预测值转换为概率值。最后,我们使用brier函数计算综合布里尔得分,并输出得分。
需要注意的是,在使用softmax函数将预测值转换为概率值时,需要考虑到模型的截距。具体来说,需要在计算softmax函数时将截距加入到预测值中,如下所示:
```r
prob <- exp(model$coefficients[1] + pred)/(1+exp(model$coefficients[1] + pred))
```
这样,在计算综合布里尔得分时才能得到正确的结果。