Y<-Surv(data$os_time,data$os_status==1)5、LASSO回归建模 ...Df（Degrees of Freedom）:在每个λ值下，模型中非零系数（特征）的数量。%Dev（Percent Deviance Explained）：这一列表示模型在该λ值下解释偏差百分比，即模型的拟合优度。Lambda：这一列显示的是不同的λ值。λ值越大，Lasso正则化的强度越...
lasso<-glmnet(X,Y,family = "cox",alpha=1)#建立LASSO回归模型 print(lasso)#打印 LASSO 模型的结果。 ... Df(Degrees of Freedom):在每个λ值下,模型中非零系数(特征)的数量。 %Dev(Percent Deviance Explained):这一列表示模型在该λ值下解释偏差百分比,即模型的拟合优度。 Lambda:这一列显示的是不同...
与之前6因子的模型(sex + edema + bili + albumin + copper + stage)保留的特征就少sex特征(sex特征在多因素COX回归中p值>0.05),说明两者特征筛选方法还是挺一致的。 5.在验证集验证模型性能:提取lambda.min和lambda.1se进行预测 test$sex<-as.numeric(test$sex) x1<-as.matrix(test[,3:19]) #自变量矩...
Lasso回归,由上述代码以及图片完成变量筛选,这里只做演示,假设所有的变量都入选了,我们用这些入选的变量构建Cox回归模型。 第三步:构建Cox模型,并检验等比例风险 #拟合cox回归coxm <- cph(Surv(time,censor==1)~age+sex+trt+bui+ch+p+stage,x=T,y=T,data=dt,surv=T) cox.zph(coxm)#等比例风险假定##...
LASSO-Cox回归:将LASSO回归和Cox比例风险回归相结合,用于从高维数据中选择预测生存结局的关键变量。 其原理:LASSO回归通过在损失函数中加入L1正则化项来实现特征选择和降维。它能够较好地解决回归分析中的多重共线性问题,并且能够很好地解释结果。 1.先加载数据 ...
本章是基于Lasso回归筛选变量后,构建Cox回归临床预测模型,并绘制Nomogram图。Cox模型是一种半参数模型,该模型以生存结局和生存时间为因变量,分析多个因素对生存期的影响,常用RR来量化这种结果,绘制Nomogram列线图实现个体预测。有关Lasso回归可见公众号前文章介绍:如何进行高维变量筛选和特征选择(一)?Lasso回归 ...
食管癌(Esophageal cancer, EC)是世界上第七大最常见的肿瘤,在癌症死亡原因中排名第六,5年生存率为15-25%。因此,需要可靠的预后生物标志物来有效预测食管癌的预后。本文经过单因素cox、多因素cox和lasso回归分析,建立了免疫风险的预后模型。下面就让我们来复现一下文章中的Lasso回归部分。
LASSO-Cox回归整合LASSO回归与Cox比例风险回归，旨在高维数据中挑选关键生存结局预测变量。其原理：LASSO回归在损失函数中加入L1正则化项，实现特征选择与降维，适用于多重共线性问题，解释结果能力良好。步骤：1. 加载数据 2. 分割数据集为训练与测试 3. 运行LASSO-Cox回归 4. 绘制CV-LASSO交叉验证图形 ...
大学学报Acta Universitatis Medicinalis Anhui 2023 Dec;58(12) ·2129·网络出版时间:2023一11—30 10:51:53网络出版地址:https://link.cnki.net/urlid/34.1065.R.20231129.1029.022Lasso-Cox回归构建直肠癌预后模犁并验证李德关1,汪圣毅1,刘虎2,张震1,李永翔1摘要目的用Lasso—Cox回归建立直肠癌预后模型并...
Cox比例风险回归模型Kaplan-Meier曲线对数秩检验LASSO生存树传统的病理检查方法不足以预测乳腺癌的治疗结果,因此从分子生物学上研究其发病机制具有重要意义。通过对乳腺癌患者复发风险的预测,高风险标记的肿瘤患者可以从辅助治疗中获益,而低风险标记的患者可免遭不必要的治疗。本文分别对ER+乳腺癌和ER?乳腺癌的基因芯片数...