前面讲了Cox回归预测模型的构建,今天介绍的是通过C-index对模型进行验证。C-index是一种用于评估模型预测能力的指标,范围在0.5到1之间:0.5表示模型没有预测能力(类似于随机猜测),1表示完美预测。下面就来看R语言计算C-index的具体过程。 1、安装所需要的R包 ...
plot(C_index1,xlim = c(100,4500), legend.x=3500, legend.y=0.95, legend.cex=0.8, col="red") 如图所示,C-index的值随着时间延迟下降 使用Bootstrap(自助法)抽样500次验证结果,这样更具有代表性和稳定性 C_index2<-cindex(list("model final"=fcox),#定义模型名称 eval.times = seq(100,4500,20...
(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...
(1)方法1:{survival}包,载入survival包,coxph()函数拟合Cox回归模型,summary()函数展示模型结果并赋值给对象sum.surv,展示所得模型参数concordance,即是C-Index。本例C-Index = 0.5416,se(C) = 0.02704 (2)方法2 :{r m s} 包...
在Cox模型的代码实现中，同样包含数据载入和计算两部分。方法一载入survival包，使用coxph函数拟合cox回归模型，summary函数展示模型结果并赋值给对象sum.surv，展示模型参数concordance即为c-index。方法二使用rms包中的cph函数构建模型，使用validate函数计算C-index。在拓展部分，介绍了一个关于多模型预测变量...
1. Concordance指数(Concordance Index) Concordance指数是衡量Cox回归模型预测准确性的重要指标。它可以理解为模型对个体生存时间排序的能力。Concordance指数的取值范围在0.5到1之间,越接近1表示模型预测的准确性越高。当Concordance指数为0.5时,表示模型无法对个体生存时间进行正确排序,相当于预测效果等同于随机预测。 2. ...
第08节-C指数计算与绘制-C-index-R语言临床预测模型(生存资料Cox、 黑眼圈神明 编辑于 2023年03月23日 23:05 分享至 投诉或建议 赞与转发
有关Cox回归模型C-Index常用计算方法有如下两种。 (1)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.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±1.96*se得到。并且这种方法也适用于很多指标联合[3-5]。
如果我们建立了一个Cox模型,可以用calibration()函数在survival包中绘制校准曲线,来评估模型的性能。 下面是绘制cox模型校准曲线的步骤: 1. 首先,我们需要将数据分为训练集和测试集。 例如,我们将数据分为70%的训练集和30%的测试集: ``` set.seed(123) train_index <- sample(nrow(data), round(nrow(data)...
plot(c_index,xlim = c(0,2000),legend.x=1,legend.y=1,legend.cex=0.8) 上图表明含有4个变量的模型区分度要好于全模型,模型更加简洁,也从侧面印证前面的Lasso变量筛选是合适的。 第七步:校准曲线绘制 ##该函数和rms包中的calibrate()函数原理一致。