C-Index,也叫一致性指数,是Cox回归模型评价中最为重要的参数之一,反映了模型预测效果的优劣,是衡量模型区分度的重要参数,主要用于计算生存分析中COX模型预测值与真实值之间的区分度。本文介绍几种计算Cox回归模型C-index的几种方法。 1、加载R包 rm(list = ls()) library(rms) library(survival) library(pec) ...
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。
(1)C-index计算两种方法: 方法1:直接从survival包的函数coxph结果中输出,需要R的版本高于2.15.需要提前安装survival包可以看出这种方法输出了C-index (对应模型参数C),也输出了标准误,95%可信区间就可以通过C加减1.96*se得到。并且这种方法也适用于...
理论上,C-index取值范围是[0.5-1]:Cindex=0.5表示预测与实际完全不一致,说明该模型没有预测作用;C-index=1表示该模型预测结果与实际完全一致。一般情况下C-index在0.50~0.70为准确度较低;在0.71~0.90之间为准确度中等;而高于0.90则为高准确度。 ...
0.Time C-index C-index 是一致性指数,与AUC值一样是评价模型预测能力的指标,在预后模型里,time-ROC很常见,Time C-index却不咋常见,今天整理一下它的代码。 1.单个模型的Time C-index rm(list=ls())library(rms)library(pec)library(ggplot2)#编造示例数据n=200set.seed(123)dat=data.frame(time=runif...
计算C指数: install.packages("Hmisc") library(Hmisc) Cindex <- rcorrcens(mydata$disease~predict(mylog)) C统计量=0.919,SD=0.04, 计算C统计量SE的公式为SE=SD/2, 进一步计算C统计量95%可信区间的上限ul和下限dl。 结果显示,C统计量=0.919,95%可信区间为0.880-0.958©...
C-index作为衡量预测模型区分度的关键指标，源于Frank E Harrell Jr于1996年提出。主要应用于生存分析，特别是评估肿瘤患者的预后模型预测精度。C-index通过比较预测值与实际值，评估模型预测精度，其计算方法基于随机配对病患数据。分数范围在0.5至1之间，1表示预测与实际完全一致，0.5表示完全不一致，模型...
r语言 c-index如何计算 以及对比 文心快码BaiduComate 在R语言中,C-index(Concordance Index,一致性指数)通常用于评估生存分析模型的预测准确性,特别是在Cox比例风险模型中。C-index衡量的是预测的风险排序与实际生存时间排序之间的一致性。C-index的值范围在0到1之间,值越高表示模型的预测能力越强。 1. 理解C-...
对于Logistic模型计算C-index，有三种方法可用。第一种，通过使用rms包中的lrm函数构建Logistic回归模型，直接读取模型Rank Discrim.参数 C，即得到C-Statistics。第二种方法，构建模型后，使用predict函数计算预测概率，然后利用ROCR包画出ROC曲线并计算曲线下面积AUC，此即C-Statistics。第三种方法与第二种...
C-indexC-statistic计算的5种不同方法及比较 评价一个预测模型的表现可以从三方面来度量: 1.区分能力(discrimination): 指的是模型区分有病/没病,死亡/活着等结局的预测能力。简单举个例子,比如说,现有100个人,50个有病,50个健康;你用预测模型预测出46个有病,54个没病。那么这46个覆盖到50个真正有病的人的...