使用插入符号进行生存分析(随机生存林)

Question

是否有办法使用caret进行生存分析。我真的很喜欢它的易用性。我试着用插入符号列表中的party包来拟合一个随机生存森林。

这样做是可行的：

library(survival)
library(caret)
library(party)


fitcforest <- cforest(Surv(futime, death) ~ sex+age, data=flchain,
                     controls = cforest_classical(ntree = 1000))

但是使用caret我得到了一个错误：

fitControl <- trainControl(## 10-fold CV
  method = "repeatedcv",
  number = 10,
  repeats = 2,
)

cforestfit <- train(Surv(futime, death) ~ sex+age,data=flchain, method="cforest",trControl = fitControl)

我知道这个错误：

Error: nrow(x) == length(y) is not TRUE

是否有办法使这些Surv对象与插入符号一起工作？我可以使用其他面向生存分析的包吗？

谢谢

Answer 1

还没。这是即将到来的两个主要更新之一(另一个扩展了预处理)。

如果您有兴趣帮助开发和/或测试这些特性，请离线联系我。

谢谢,

最大值

Answer 2

我没有办法用插入的方式训练生存模式。作为替代，mlr框架(1)具有一组生存学习者(2)。我发现mlr是非常友好和有用的。

1. mlr：http://mlr-org.github.io/mlr-tutorial/release/html/
2. 生存学习者在mlr：learners/index.html#survival-analysis-15

Answer 3

有越来越多的软件包在R，模型生存数据，例子；

套索和弹性网: BioSpear。

随机森林: randomForestSRC.

最好的，Loic