surv_cutpoint切割原理在许多领域都有应用,如数据挖掘、图像处理、生物信息学等。具体应用场景包括: 1.数据挖掘:在大数据中,通过surv_cutpoint可以快速找到关键数据点,提高数据挖掘的效率。 2.图像处理:surv_cutpoint可以用于图像分割、图像滤波等任务,提高图像处理的精度和效率。 3.生物信息学:在基因组学研究中,sur
将survfit对象中的结果提取到表中。可以使用survfit对象的$函数来提取不同的结果,例如生存曲线的估计值、置信区间等。然后,可以将这些结果整理成表格的形式,可以使用R语言中的data.frame()函数或者其他相关的函数来创建表格。例如: 代码语言:txt 复制 # 提取生存曲线的估计值 survival_prob <- fit1$surv # 提取...
surv_cutpoint when NA survival outcomes exist #632 Open Doctoryang90 opened this issue Jul 31, 2023· 0 comments CommentsDoctoryang90 commented Jul 31, 2023 What should I do when there are several samples with NA outcomes while the gene expression exists? Should I filtered all the samples...
正常情况下 surv_cutpoint示例代码中density看着很正常,是反应数据分布的 然鹅?有时候遇到density都是1,是数据出错了么? 数据没有错滴 surv_cutpoint里面有个minprop参数可以调整,供参考哦