目录 收起 一、比赛场景:生存分析 二、C-index评估指标 三、baseline 这是Kaggle新出的算法比赛:CIBMTR - Equity in post-HCT Survival Predictions。这是在MCTS之后的又一次表格赛,我争取这次拿银牌。 由于这次比赛的场景以及比赛的评估指标都是我陌生的,所以就花时间学习一下,并在这里进行记录。 参考资料:...
时间依赖性(time-dependent)的C-index是一种对生存分析模型预测能力进行评估的指标,旨在解决传统C-index中忽略了风险组成变化和随时间改变的问题。与传统C-index只考虑患者之间的事件顺序不同,时间依赖性的C-index通过考虑患者的风险状态的变化,将权重加在有风险的时段内,反映出模型在不同时间点上的预测准确性。 在...
The concordance index or C-index is a generalization of the area under the ROC curve (AUC) that can take into account censored data. It represents the global assessment of the model discrimination power. 其逻辑在于:每个个案通过模型都给它一个风险分,如果模型表现好,那么风险分高的个案应该会先发生...
2)根据抽取得到的新样本,计算统计量 ,这里为C-index 3)重复上述N次(一般大于1000),得到N个统计量 4)计算上述N个统计量 的样本方差
5 C-index英文全称为concordance index。对于存在censored实例的生存数据,一些标准的评估方法是不合适的,比如均方误差等等。5.1 计算方法1)将所有样本两两配对,共组成N×(N−1)/2 N \times (N-1)/2N×(N−1)/2对 2)排除其中无法判断出谁先出现感兴趣事件的配对。比如配对中两个实例都没有出现感兴趣的...
C-index(一致性指数) c-index反映的是模型预测结果与实际情况的一致程度。 计算方法是把所以研究对象随机两两组成一对,模型预测的生存时间更长的对象,他的实际生存时间也更长,或者预测的生存概率的高的生存时间,实际生存时间也更长。 2.数据处理和分析
在机器学习领域，随机生存森林模型是一种强大的生存分析工具，它通过众多生存树的集体决策来提高预测精度。其构建过程涉及自助采样、随机特征选择和Nelson-Aalen风险估计等步骤。以美国梅奥诊所的PBC数据为例，通过rfsrc函数构建模型，结果显示随机森林模型的C-index（一致性指数）约为0.8，显示了良好的预测...
通过计算累积基线风险，可以得到基线生存率，进而构建Cox预测模型。预测公式基于基线生存函数，用于预测特定时刻的累积事件发生率。最后，Cox模型的区分度和拟合度指标包括C-index和AIC。C-index衡量模型在区分事件发生个体与未发生事件个体方面的性能，AIC则评估模型的复杂性与拟合度之间的平衡。
C-index的计算方法是把所研究的资料中的所有研究对象随机地两两组成对子,以生存分析为例,两个病人如果生存时间较长的一位其预测生存时间长于另一位,或预测的生存概率高的一位的生存时间长于另一位,则称之为预测结果与实际结果相符,称之为一致。 C-index在0.5-1之间(任意配对随机情况下一致与不一致刚好是0.5的...
3、一致性指数C-index # 计算风险值 risk <- cox_exp$predict_function(cox_exp$model, cox_exp$data) # 计算C-inde c_index(y_true = cox_exp$y, risk = risk) ## [1] 0.7360464 该值与前文的计算值一致。 4、Brier score # 提取模型数据 ...