hdnom是专门为正则化cox回归设计的R包,可以实现多种类型lasso回归的列线图绘制、内外部验证、校准曲线绘制、模型比较等。 该包的github地址是:https://github.com/nanxstats/hdnom/,它的作者和ggsci的作者是同一个人。 hdnom支持常规lasso、自适应lasso、弹性网络、自适应弹性网络、MCP、SCAD等多种方法,每种方法由...
从列线图可以看出,自适应LASSO回归模型从原来的27个预测因子中选择了5变量,有效地减少了模型复杂性。 4、模型内部验证 hdnom支持内部模型验证和外部模型验证。在外数据集中采用validate_external()函数进行外部验证。 # 模型内部验证 val_int <- validate( x, time, event, # 生存资料信息 model.type = "alasso...
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##...
glmnet包可以实现lasso回归、岭(ridge)回归、弹性网络(elastic-net),它非常强大,可以用于线性回归、逻辑回归和多项式回归模型、泊松回归、Cox模型、多响应高斯模型和分组多项式回归的Lasso或弹性网络正则化路径拟合,并且效率极高。 我们主要介绍它的lasso回归功能,主要是因为lasso可以把变量的系数变为0,达到筛选变量的目的。
用生存分析模型出列线图 首先明确，同学们不要再称呼“列线图模型”了，列线图只是具体模型的可视化、工具化表示，他本身不是模型。模型本身具体要看你到底做的是什么统计模型，比如逻辑模型，比如线性回归模型，再比如今天写的COX模型，这个才叫模型。A nomogram is a graphical representation of a mathematical ...
用生存分析模型出列线图 首先明确,同学们不要再称呼“列线图模型”了,列线图只是具体模型的可视化、工具化表示,他本身不是模型。模型本身具体要看你到底做的是什么统计模型,比如逻辑模型,比如线性回归模型,再比如今天写的COX模型,这个才叫模型。 A nomogram is a graphical representation of a mathematical model ...
R数据分析：Lasso回归筛选变量构建Cox模型并绘制列线图 R数据分析：如何用层次聚类分析做“症状群”，实例操练 R数据分析：工具变量回归与孟德尔随机化，实例解析 R数据分析：潜类别轨迹模型LCTM的做法，实例解析 R文本挖掘：中文词云生成，以2021新年贺词为例 R机器学习：分类算法之判别分析LDA,QDA的原理与实现 R...
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与Logistic回归的列线图一致，首先便是数据的读取与整理过程。1.引用R包 1 library(rms)2 library(...