多指标的时间相关ROC曲线（Time-dependent ROC Curve）在R语言中的实现

最新推荐文章于 2025-11-12 16:19:07 发布
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本文介绍如何在R语言中使用timeROC和ggplot2包绘制多指标的时间相关ROC曲线，评估预测模型在不同时间点的性能。通过示例展示了从安装所需包到计算、绘制ROC曲线的完整过程。

多指标的时间相关ROC曲线（Time-dependent ROC Curve）在R语言中的实现

时间相关ROC曲线是一种用于评估预测模型在不同时间点上的性能的工具。它可以帮助我们了解模型在时间上的稳定性和准确性，对于处理生存数据或其他时间相关数据的任务非常有用。在本文中，我将向您展示如何使用R语言绘制多指标的时间相关ROC曲线。

首先，我们需要准备工作所需的R包。确保安装了以下包：survival、timeROC、ggplot2。如果没有安装，可以通过以下命令进行安装：

install.packages("survival")
install.packages("timeROC")
install.packages("ggplot2")

接下来，我们将使用一个示例数据集来演示绘制时间相关ROC曲线的过程。我们使用的是survival包中的lung数据集，它包含了肺癌患者的生存数据。首先，加载所需的包和数据集：

library(survival)
library(timeROC)
library(ggplot2)

data(lung)

我们需要将数据集按照时间排序，以确保时间的连续性。然后，我们可以使用timeROC包中的函数进行时间相关ROC曲线的计算。下面是一个示例代码，展示如何计算和绘制多个指标的时间相关ROC曲线：

# 拟合Cox比例风险模型
cox_model <- coxph(Surv(time, stat
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R语言使用timeROC包计算存在竞争情况下的生存资料多个标记物在相同时间下的cox及协变量分析AUC值、并可视化多个标记物在相同时间下的ROC值、多指标的ROC曲线(Time-dependent R
data+scenario+science+insight
04-02 743
R语言使用timeROC包计算存在竞争情况下的生存资料多个标记物在相同时间下的cox及协变量分析AUC值、并可视化多个标记物在相同时间下的ROC值、多指标的ROC曲线(Time-dependent ROC curve estimation)
R语言使用timeROC包计算无竞争情况下的生存资料多时间AUC值、R语言使用timeROC包可视化无竞争情况下的生存资料多时间ROC曲线
sdgfbhgfj的博客
03-21 5927
R语言使用timeROC包计算无竞争情况下的生存资料多时间AUC值、R语言使用timeROC包可视化无竞争情况下的生存资料多时间ROC曲线
r语言npsurv_R语言系列6：生存分析中多重时间依赖性ROC曲线绘制 timeROC
weixin_39805355的博客
12-20 2307
上一篇文章，我们讲到，以及今天主要围绕生存分析中，预测模型验证部分，如何将多条time-dependent ROC 曲线绘制在一个图里，进行示范操作1模型构建(同前)有关模型构建，前面已述，代码与之前重复输入文件：dev.csv模型构建：dev=80'))dev$sex=8'))dev$grade Calibration curve绘制:#计算三年生存率的标准曲线fcox3 2计算模型预测值基...
r roc曲线 语言_R语言系列6：生存分析中多重时间依赖性ROC曲线绘制 timeROC
weixin_39931146的博客
12-21 5090
上一篇文章，我们讲到R语言实现Cox回归生存预测模型构建，以及如何将Logistic回归中，多条ROC曲线绘制在一个图里今天主要围绕生存分析中，预测模型验证部分，如何将多条time-dependent ROC 曲线绘制在一个图里，进行示范操作1模型构建(同前)有关模型构建，前面已述，代码与之前重复输入文件：dev.csv模型构建：dev"dev.csv") ...
R语言绘制生存分析模型的时间依赖（相关）性roc曲线和时间依赖（相关）性cindex曲线
dege857的博客
03-28 2769
这是我们常用的乳腺癌数据，（公众号回复：乳腺癌,可以获得该数据），age表示年龄，pathsize表示病理肿瘤大小（厘米），lnpos表示腋窝淋巴结阳性，histgrad表示病理组织学等级，er表示雌激素受体状态，pr表示孕激素受体状态，status结局事件是否死亡，pathscat表示病理肿瘤大小类别（分组变量），ln_yesno表示是否有淋巴结肿大，time是生存时间，后面的agec是我们自己设定的，不用管它。下面来介绍一下时间先关性cindex，这个需要使用到pec包，先画f1的。
R语言使用timeROC包计算存在竞争风险情况下的生存资料多时间AUC值、(Time-dependent ROC curve estimation)、可视化存在竞争风险情况下的生存资料多时间ROC曲线
data+scenario+science+insight
04-13 632
R语言使用timeROC包计算存在竞争风险情况下的生存资料多时间AUC值、(Time-dependent ROC curve estimation)、可视化存在竞争风险情况下的生存资料多时间ROC曲线
R语言使用timeROC包计算无竞争情况下的生存资料多时间AUC值、使用cox模型、并添加协变量(Time-dependent ROC curve estimation)、可视化无竞争情况下的生存资料
最新发布
statistics+insight+vista+power
11-12 41
摘要：本文介绍使用R语言timeROC包计算无竞争风险下生存资料的多时间点AUC值。基于survival包中的pbc数据集，通过Cox回归模型（包含胆红素、胆固醇和白蛋白协变量）进行权重计算，在多个时间分位数点（20%-80%）评估预测性能。结果显示各时间点AUC值在80.11%-87.57%之间。文章详细演示了ROC曲线可视化方法，支持在同一图中叠加多个时间点曲线并标注对应AUC值。该方法适用于评估生物标志物在随时间变化的预后预测中的判别能力，为临床研究提供重要的动态预测性能分析工具。
R语言中生存分析模型的时间依赖性ROC曲线可视化
拓端研究室TRL
03-01 522
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20650人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。时间相关的ROC定义令 Mi为用于死亡率预测的基线（时间0）标量标记。当随时间推移观察到结果时，其预测性能取决于评估时间_t_。直观地说，在零时间测量的...
r roc函数_时间依赖性ROC曲线(二)
weixin_34660766的博客
12-21 3475
引文在上一篇文章中，公众号对时间依赖性ROC曲线的原理进行了介绍，并对其优点进行了初步的讨论。本篇文章将在时间依赖性ROC曲线这个话题上进一步展开，在基于R语言完成时间依赖性ROC曲线绘制的同时通过约登指数获取用于生存分析分组的最佳阈值点。R语言实践本文采用“survivalROC”包进行时间依赖性ROC曲线的绘制。“survivalROC”包中内置了时间依赖性ROC曲线绘制的数据集mayo。ma...
time-dependent平滑ROC曲线
医学和生信笔记的博客
05-05 1130
公众号后台回复即可获取最佳截点和推文合集；回复即可获取ROC曲线合集推文。在查看相关资料时发现了risksetROC这个R包，也可以实现曲线的绘制，而且可以实现。平滑曲线这个功能在timeROC和中都是不能实现的，我们介绍过一种借助ggplot2下面简单介绍下如何实现平滑的time-dependent ROC曲线。分类资料的平滑ROC曲线可以通过pROC。
多指标的ROC曲线绘制方法（使用R语言）
2301_79326930的博客
08-28 602
在机器学习和统计学中，接收者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，简称ROC曲线）是一种常用的评估分类模型性能的工具。通常情况下，我们使用ROC曲线来衡量二分类器在不同阈值下的真阳性率（True Positive Rate，简称TPR）和假阳性率（False Positive Rate，简称FPR）之间的平衡。通过绘制ROC曲线，我们可以直观地评估分类模型的性能，并比较多个模型之间的性能差异。在本文中，我们将介绍如何使用R语言绘制多指标的ROC曲线。
使用timeROC包绘制多时间生存资料的AUC曲线
CodeVorter的博客
08-19 515
在R语言中，我们可以使用timeROC包来绘制多时间生存资料的AUC曲线，以评估生存模型在不同时间点的预测性能。在上述代码中，data_split是我们拆分的数据集，"Time"是时间变量的名称，"Status"是事件状态变量的名称，"Score"是预测分数变量的名称。在上述代码中，auc_curves是由plotAUCcurve函数返回的AUC曲线数据，title参数指定了图形的标题，xlab参数指定了x轴的标签，ylab参数指定了y轴的标签，legend参数用于显示图例。
生存分析模型的时间依赖性ROC曲线可视化
拓端研究室TRL
01-25 849
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20650人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。时间相关的ROC定义令 Mi为用于死亡率预测的基线（时间0）标量标记。当随时间推移观察到结果时，其预测性能取决于评估时间_t_。直观地说，在零时间测量的...
视频|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
大数据部落
09-22 1231
令 Mi为用于死亡率预测的基线（时间0）标量标记。当随时间推移观察到结果时，其预测性能取决于评估时间t。直观地说，在零时间测量的标记值应该变得不那么相关。因此，ROC测得的预测性能（区分）是时间t的函数。
使用TimeROC包在R语言中绘制多时间生存资料的AUC曲线
PixelBlade的博客
08-19 787
在生存分析中，评估模型的预测性能是非常重要的。在R语言中，可以使用TimeROC包来绘制多时间生存资料的AUC曲线。函数可以方便地绘制多时间生存资料的AUC曲线，帮助我们评估模型在不同时间点上的生存预测性能。以上就是使用TimeROC包在R语言中绘制多时间生存资料的AUC曲线的详细介绍和示例代码。在上述代码中，我们首先加载了TimeROC和survival包，并创建了一个包含生存时间和事件状态的生存对象。运行上述代码后，将会生成一个包含AUC曲线的图形，图形中将展示不同时间点的AUC值。
代码+视频，R语言绘制生存分析模型的时间依赖（相关）性roc曲线和时间依赖（相关）性cindex曲线
dege857的博客
04-28 1492
ROC曲线分析是用于评估一个因素预测能力的手段，是可以用于连续型变量分组的方法。在生存分析中，疾病状态和因素取值均会随时间发生变化。而标准的ROC曲线分析将个体的疾病状态和因素取值视作固定值，未将时间因素考虑在分析之中。在这种情况下，使用时间依赖性ROC无疑是更好的选择。R语言绘制生存分析模型的时间依赖（相关）性roc曲线和时间依赖（相关）性cindex曲线。今天咱们视频来演示一下时间依赖ROC曲线绘制。
R语言统计与绘图：计算和绘制ROC曲线
2301_79366332的博客
08-27 429
在R语言中，我们可以使用各种统计包和函数来计算和绘制ROC曲线。本文将介绍如何使用R语言进行ROC曲线的统计计算和绘图，并提供相应的源代码示例。首先，我们需要准备一个分类模型，并获取模型的预测结果和真实标签。假设我们已经有了一个二分类模型，并获得了模型的预测概率和真实标签。以上代码将计算给定模型的预测概率和真实标签的ROC曲线，并绘制出来。这个对象包含了计算得到的ROC曲线的相关统计量，如AUC（Area Under the Curve）。包中的函数来计算ROC曲线的统计量。得到AUC值后，我们可以使用。
R语言使用timeROC包计算无竞争情况下的生存资料多个标记物在相同时间下的AUC值、并可视化多个标记物在相同时间下的ROC值、多指标的ROC曲线
data+scenario+science+insight
04-24 614
R语言使用timeROC包计算无竞争情况下的生存资料多个标记物在相同时间下的AUC值、并可视化多个标记物在相同时间下的ROC值、多指标的ROC曲线(Time-dependent ROC curve estimation)
R语言时间依赖ROC曲线
02-20
### 绘制时间依赖的ROC曲线 为了在R语言中绘制时间依赖的ROC曲线，可以采用`timeROC`包来完成这一任务。此方法适用于评估预测模型在不同时间点上的性能，尤其适合于生存数据分析。 安装并加载必要的软件包： ```r install.packages("timeROC") library(timeROC) ``` 准备数据集，假设有一个名为`data`的数据框，其中包含三个列：一个是表示事件发生与否的状态变量（status），另一个是记录事件发生时间的时间变量（time），还有一个是感兴趣的协变量（covariate）。下面是一个简单的例子说明如何创建这样的数据结构[^1]： ```r set.seed(1234) # 设置随机种子以便结果可重复 n <- 200 # 样本量大小 time <- rexp(n, rate=1/3) # 生存时间服从指数分布 status <- sample(x=c(0, 1), size=n, replace=TRUE) # 随机生成状态值 covariate <- rnorm(n) # 协变量来自正态分布 data <- data.frame(time=time, status=status, covariate=covariate) head(data) ``` 接着利用`timeROC()`函数计算特定时间点处的时间依赖性ROC曲线下面积(AUC)，并通过设置参数`t`指定关注的时间节点；还可以通过调整其他选项如`cause`、`weighting`等进一步定制化分析过程[^2]： ```r result <- timeROC(T=data$time, delta=data$status, marker=data$covariate, cause=1, weighting="cox", times=seq(from=min(data$time), to=max(data$time), by=(max(data$time)-min(data$time))/10)) print(result$AUC) ``` 最后一步则是绘图，可以通过访问对象内部存储的结果来进行可视化展示。这里提供了一个基础版本的例子，实际应用时可以根据需求自定义图形样式[^3]： ```r plot(result, xlim=c(min(data$time), max(data$time)), ylim=c(0, 1), col="blue", lwd=2) title(main="Time-dependent ROC curve of the covariate over survival time") legend("bottomright", legend=paste("AUC =", round(mean(result$AUC), digits=3)), bty='n', cex=.8) ``` 上述代码实现了基于给定数据集的时间依赖性ROC曲线绘制，并展示了如何获取各个时间节点对应的AUC值。这有助于理解预测因子在整个观察期内的表现情况及其稳定性。
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