Cox回归预测模型：变量筛选——LASSO回归 前面已经讲述了单因素和多因素Cox回归在生存数据变量筛选中的应用。今天介绍LASSO回归进行变量筛选。LASSO回归主要通过生成一个惩罚函数对回归模型中的变量系数进行压缩，从而防止过拟合并解决高度共线性问题。下面我们就看R语言实现LASSO回归的具体过程。1、安装并加载所需要的R包 ...
在glmnet包中alpha数值不同表示的模型则不同.lambda是总的正则化程度,该值越大惩罚力度越大,最终保留的变量越少,模型复杂度越低;alpha是L1正则化的比例。 1)当 alpha=1, 则为Lasso模型; 2)当 alpha=0, 则为Ridge模型; 3)当 1>alpha>0,则为Elastic Net模型。 构建Lasso + Cox 模型 参数说明: family =...
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...
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...
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...
流程图_基线_LASSO_多因素Cox森林图_列线图多时点性能评价, 视频播放量 672、弹幕量 0、点赞数 15、投硬币枚数 6、收藏人数 15、转发人数 1, 视频作者 左手Python右手R, 作者简介 工作VX:h614379155,相关视频:LASSO在Logistic回归中的应用,Logistic回归拆分数据集+列线
二Lasso构建预后模型 1 ,Lasso的输入数据 使用glmnet包进行Lasso分析,首先构建lasso的生存模型需要2个数据,一个是表达量的矩阵数据(x),一个是随访数据 (y) 代码语言:javascript 复制 library(glmnet)DEG_met_expr.lasso<-module_expr.cox%>%select(sample,OS,OS.time,KM_sig$Variable)%>%column_to_rownames(...
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。 02 案例研究 本文数据收集了83例癌症患者的生存资料,包含患者年龄、性别、癌症分期等。研究...
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 比较6因子模型（性别、水肿、胆红素、白蛋白、铜、分期）与LASSO-Cox筛选结果，发现性别...
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