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来自专栏R语言及实用科研软件
🤩 Mime1 | 终极机器学习算法大组合筛选你的最佳模型（一）（预后模型篇）
cindex_dis_select(res, model="StepCox[forward] + plsRcox", order= ("list",2) for (i in c(1:2)) { print(survplot[[i]]<-rs_sur(res, model_name = "StepCox[forward] + plsRcox HR_com(rs.glioma.lgg.gbm, res, model_name="StepCox[forward] + plsRcox", dataset= cindex_comp(cc.glioma.lgg.gbm, res, model_name="StepCox[forward] + plsRcox", auc_comp(auc.glioma.lgg.gbm.1, all.auc.1y, model_name="StepCox[forward] + plsRcox",
2.8K21编辑于 2024-07-12
来自专栏临床预测模型
临床预测模型机器学习-偏最小二乘回归plsRcox算法学习
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。 plsRcox 算法的融合：plsRcox 首先应用 PLS 方法，从高维自变量中提取出与生存时间最相关的主成分。然后，在这些主成分上构建 Cox 回归模型，从而预测生存时间或风险。分析流程1.导入rm(list = ls())library(survival)library(plsRcox)2.plsRcox分析-官网示例数据data(micro.censure)train_time cv验证+构建最佳模型# cv.plsRcoxset.seed(123456)cv.plsRcox.res=cv.plsRcox(list(x=dat_mic, Computational Statistics and Data Analysis, 48(1), pp. 17-46.plsRcox：https://github.com/fbertran/plsRcox
65510编辑于 2024-11-06
来自专栏生信补给站
RNAseq｜Mime代码版-终极101 种机器学习算法组合构建最优预后模型
model="StepCox[forward] + plsRcox", order= names(list_train_vali_Data)) 也可以查看该模型下各个数据集的 ("list",2) for (i in c(1:2)) { print(survplot[[i]]<-rs_sur(res, model_name = "StepCox[forward] + plsRcox 结果都在res中，根据str(res)知道对应的信息，提取即可 head(res$riskscore$`StepCox[forward] + plsRcox`[[1]]) head(res$riskscore $`StepCox[forward] + plsRcox`[[2]]) 4. year=1) 同样可以绘制选定模型下的auc曲线 roc_vis(all.auc.1y, model_name = "StepCox[forward] + plsRcox
5K31编辑于 2024-07-24
来自专栏机器学习
Mime1-一个神奇的机器学习整合包
),width = 0.35)绘制不同数据集中特定模型的 C 指数：cindex_dis_select(res, model="StepCox[forward] + plsRcox auc_dis_select(list(all.auc.1y,all.auc.3y,all.auc.5y), model_name="StepCox[forward] + plsRcox unicox.rs.res <- cal_unicox_ml_res(res.by.ML.Dev.Prog.Sig = res,optimal.model = "StepCox[forward] + plsRcox ● 将特定模型的 HR 与之前发布的模型进行比较：HR_com(rs.glioma.lgg.gbm, res, model_name="StepCox[forward] + plsRcox AUC 进行比较：auc_comp(auc.glioma.lgg.gbm.1, all.auc.1y, model_name="StepCox[forward] + plsRcox
2.1K10编辑于 2024-08-09
来自专栏作图丫
免疫相关lncRNA分型竟然发表在14分Nature子刊！
图3 04 机器学习生成预后Signature并与IRLS比较使用10种机器学习算法（随机生存森林、弹性网络、Lasso、Ridge、逐步 Cox、CoxBoost、plsRcox、监督主成分、广义增强回归模型和
66430编辑于 2022-03-29

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