family = "gaussian"代表拟合线性回归模型 family = "cox"代表拟合cox比例风险回归模型 family = "poisson"代表拟合poisson回归模型 family = "multinomial"代表拟合多分类logistic回归模型 alpha = 1表示lasso回归,alpha = 0表示岭回归 set.seed(123) fit <- glmnet(train.x, train.y, family = "cox", alpha...
#LASSO回归的x必须为矩阵格式,所以因子变量需要转换成数值 train$sex<-as.numeric(train$sex) x<-as.matrix(train[,3:19]) #自变量矩阵 y<-data.matrix(Surv(train$time,train$status)) #结局变量矩阵 #拟合LASSO-COX回归 fit<-glmnet(x,y,family = "cox") #绘制LASSO路径图 plot(fit,xvar = "lambda...
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])#自变量矩阵...
预测模型之预后模型 | LASSO回归 | Logistics回归 | Cox回归 | 变量筛选 | 多组学 | 岭回归 | 机器学习, 视频播放量 12327、弹幕量 0、点赞数 206、投硬币枚数 100、收藏人数 646、转发人数 58, 视频作者 赛博良医, 作者简介 Vx : rlanguage_ (不要搜昵称!) 代码付费,相
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 ...
与预后有关的文章,传统的做法一般会选择多变量cox回归,高级做法就是我们今天的lasso cox分析。LASSO这种方法是在最小二乘基础上增加了一个惩罚项来对估计参数进行压缩,当参数缩小到小于一个阈值的时候,就令它变为0,从而选择出对因变量影响较大的自...
lasso cox回归验证 lasso cox回归模型 Lasso 是一种估计稀疏线性模型的方法.由于它倾向具有少量参数值的情况,对于给定解决方案是相关情况下,有效的减少了变量数量。 因此,Lasso及其变种是压缩感知(压缩采样)的基础。在约束条件下,它可以回复一组非零精确的权重系数(参考下文中的 CompressIve sensing(压缩感知:重建医学...
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。
该算法速度快,可以利用输入矩阵x中的稀疏性,拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。它还可以拟合多元线性回归。” 例子 加载数据 这里加载了一个高斯(连续Y)的例子。 as_data_frame(y) ## # A tibble: 100 x 1 ...
正则项本身只是一个代价函数中的添加项,所以其应用范围不仅局限于线性回归,逻辑回归,cox回归都支持,所以glmnet这个R包也支持多种回归模型的正则化处理。对于cox回归而言,其用法可以参考如下链接 https://glmnet.stanford.edu/articles/Coxnet.html ...