plsRcox 是一种基于偏最小二乘回归(PLS)和 Cox 回归的算法,用于高维数据的生存分析。该算法结合了 PLS 和 Cox回归模型的优势,特别适用于变量数量多于样本数量的情况,常用于基因组学数据或其他高维生物信息学数据的分析。 偏最小二乘(PLS):通过寻找新变量(称为主成分或潜在变量)来捕捉自变量和因变量之间的最大相...
cv.plsRcox = cv.plsRcox(list(x = train.x, time = train.T, status = train.E), nt = 10, verbose = FALSE) cv.plsRcox$lambda.min5 ## [1] 8 OptModpls <- plsRcox(Xplan = train.x, time = train.T, event = train.E, nt = cv.plsRcox$lambda.min5, alpha.pvals.expli = 0.05...
在plsrcox函数中,系数是模型的重要部分。系数表示每个特征对于预测生存状况的贡献程度。系数的符号表示特征对于生存的正向或负向影响。系数的大小表示特征的重要性,绝对值越大表示贡献越大。 使用plsrcox函数可以得到一个预测模型,并且可以通过观察系数来了解每个特征对于生存的贡献。如果系数是正的,则说明该特征对于生存...
整个实现的代码如下: ##准备数据data <- read.csv("data.csv")##数据预处理#删除缺失值data <- na.omit(data)#数据标准化data <- scale(data)##建立模型#安装plsRcox包install.packages("plsRcox")#加载plsRcox包library(plsRcox)#建立plsRcox模型model <- plsRcox(X, Y)##模型评估#模型评估perf(model...
plsrcox函数是一种基于偏最小二乘回归的算法,用于在一些生存分析框架中进行多变量分析。它通常用于探索生存数据集中不同变量与生存率之间的关系。plsrcox函数的返回系数表示了不同变量对生存率的影响程度。 在进行plsrcox分析之前,我们首先需要导入需要使用的R包,并加载相关的数据集。然后,我们使用plsrcox函数来进行分析...
使用`plsRcox()`函数扩展Cox模型的偏最小二乘回归。通过计算偏差残差、交叉验证、绘制ROC曲线和基于sPLSR的Cox模型，可以评估模型性能和预测能力。此过程包括使用`sPLSR`计算模型残差，作为无协变量的cox模型响应，以及将解释变量输入模型。通过sPLSR与mixOmics结合的步骤拟合模型，实现复杂数据集的分析。`DK...
plsRcox implements partial least squares Regression and various regular, sparse or kernel, techniques for fitting Cox models in high dimensional settings https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu660, Bastien, P., Bertrand, F., Meyer N., Maumy-Bertrand, M. (2015), Deviance residuals-based spar...
Methods: Ten machine learning algorithms--Lasso, Ridge, stepwise Cox, CoxBoost, elastic network (Enet), partial least squares regression for Cox (plsRcox)... X Hu,H Dong,W Qin,... - 《Frontiers in Pharmacology》 被引量: 0发表: 2024年 Quantifying the relationship between land use features...
Internal plsRcox functions
Cross-validating a plsDR-ModelFrederic Bertrand