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。
v <- validate(fit.cph, dxy=TRUE, B=1000) Dxy = v[rownames(v)=="Dxy", colnames(v)=="index.corrected"] orig_Dxy = v[rownames(v)=="Dxy", colnames(v)=="index.orig"] bias_corrected_c_index <- abs(Dxy)/2+0.5 #...
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。 ...
C-index,英文名全称concordance index,中文里有人翻译成一致性指数,最早是由范德堡大学(Vanderbilt University)生物统计教教授Frank E Harrell Jr1996年提出,主要用于计算生存分析中的COX模型预测值与真实之间的区分度(discrimination),和大家熟悉的AUC其实是差不多的;在评价肿瘤患者预后模型的预测精度中用的比较多。一般...
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©...
01 C-statistics&C-index计算 C-statistics即为C统计量是ROC曲线下面积。如果这个logistic回归用于预测或诊断,roc曲线下面积可以估计用logistic回归模型进行诊断或预测的能力。 Logistic回归模型根据预测概率绘制ROC曲线,其曲线下面积AUC = C-Statistics C-index,即一致性指数(index of concordance),通过评估模型预测结果...
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...
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 代码语言:javascript 复制 rm(list=ls())library(rms)library(pec)library(ggplot2)#编造示例数据 ...
二、 cph( )的C-index rms包中cph()函数的多因素Cox回归以Dxy计算C-index，但无标准误。但是，由于我们是使用rms包来建立列线图的，因此常用该方法计算C-index。同时，该方法可以计算时间C-index。library(rms) library(pec)#计算时间c-index用#为数据设置语言环境#rms包函数一般都需运行这两行代码dd<- ...