如果想把这两个基因的曲线反过来,可以在marker=后面的字符前添加一个- if(T){ rbCol=rainbow(6) par(mar= c(5,5,1,1),cex.lab=1.2,cex.axis= 1.2) sROC=survivalROC(Stime=td$surtime, status=td$surstat, marker = -td$gene36, #-反转方向 predict.time =5, method="KM") plot(sROC$FP, sR...
还是看多个时间点(1年、3年、5年)的ROC曲线,方法二用timeROC包。 载入R包: library(timeROC) library(survival) 3.1 主要用timeROC函数,运行命令画图: #运行timeROC函数,计算画图所需数据 tROC <-timeROC(T=td$surtime,delta = td$surstat,marker = td$gene87, cause = 1,times = c(1,3,5),ROC=T...
如果没有安装,可以通过R语言的install.packages函数进行安装:```R install.packages("timeROC") ```接下来,加载timeROC包:```R library(timeROC) ```然后,使用timeROC函数进行生存分析的ROC曲线绘制。以下是一个示例代码:```R # 假设你已经有了一个包含生存时间和生存状态的数据框df,其中time表示生存时间,st...
总之,我们研究了时间依赖的ROC及其R实现。累积病例ROC可能与风险 (累积发生率)预测模型的概念更兼容 。新发病例ROC可用于检查时间零标记在预测后续事件时的相关性。 参考 Heagerty,Patrick J. and Zheng,Yingye, Survival Model Predictive Accuracy and ROC Curves,Biometrics,61(1),92-105(2005). doi:10.1111 /...
绘制多个因子的ROC曲线，首先设定一个色彩方案，以便于区分不同的因子。以六个因子为例，采用彩虹配色方案。接下来，绘制单个因子的ROC曲线。通过for循环，依次添加其他因子的曲线至已有图形，形成复合的ROC曲线图。此过程便于对比不同因子对预测结果的影响。为了方便复用，将上述绘制过程封装为函数，命名为...
上文讲述了Cox回归和K-M生存曲线分析之后，我们继续探讨R语言中的ROC曲线（受试者工作特征曲线）绘制，以评估基因在不同时间点作为生存预测指标的性能。首先，我们从单基因单时间点分析开始，借助survivalROC包，通过survivalROC函数进行分析。结果显示，该基因的AUC值低于0.7，提示其性能一般。然而，单个...
00:00/00:00 R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化 tecdat拓端发布于:浙江省2022.09.22 13:44 +1 首赞 R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化
分类模型评估精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现
在分类模型中,我们经常使用ROC曲线来检验模型的区分能力。对于生存分析中,由于考虑了时间因素,我们可以绘制时间依赖的ROC曲线。在R语言中,常用的包为time ROC和survivalROC,本文分别进行介绍。 1、载入R包及数据处理 library(survival) library(timeROC) library(survivalROC) ...
在深入探讨R语言在生存分析中的应用时，我们已学习了如何绘制单个因子的ROC曲线。接下来，我们将扩展这一概念，探索如何绘制多个因子的ROC曲线。绘制多个因子的ROC曲线的基本原理是，在单个因子曲线的基础上，逐步添加其他因子的曲线。首先，我们假设存在6个因子，为绘制的曲线选择一个6色的彩虹配色方案。接...