使用timeROC包绘制具有竞争风险的生存数据的多时间AUC值（R语言）

最新推荐文章于 2024-12-09 10:19:51 发布

程序梦想征途

最新推荐文章于 2024-12-09 10:19:51 发布

阅读量553

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： r语言开发语言 R语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevProZ/article/details/132374232

R语言专栏收录该内容

70 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用R语言的timeROC包来计算和可视化具有竞争风险的生存数据的多时间AUC值。首先，安装并加载timeROC包，然后准备包含时间、事件状态和预测分数的数据集。接着，使用timeROC函数计算AUC，并通过plot函数绘制AUC曲线，以评估模型在不同时间点的预测性能。

使用timeROC包绘制具有竞争风险的生存数据的多时间AUC值（R语言）

在生存分析中，我们经常需要评估预测模型在有竞争风险的生存数据中的性能。多时间AUC（Time-dependent Area Under the Curve）是一种常用的性能度量，用于衡量模型在不同时间点的预测准确性。在R语言中，我们可以使用timeROC包来计算和可视化多时间AUC值。

首先，我们需要安装和加载timeROC包。可以使用以下代码在R中完成：

install.packages("timeROC")  # 安装timeROC包
library(timeROC)  # 加载timeROC包

接下来，我们需要准备生存数据。假设我们有一个包含以下变量的数据集：

时间（Time）：表示事件（例如死亡或失效）发生的时间。
事件状态（Event）：表示事件是否发生，1表示事件发生，0表示事件未发生。
预测分数（Score）：表示模型对事件发生的概率预测。

我们可以使用以下代码创建一个示例数据集：

# 创建示例数据集
data <- data.frame(Time = c(10, 15, 20, 30, 40),
                   Event = c(1, 1, 0, 1, 0),
                   Score = c(0.8, 0.6, 0.4, 0.9, 0.2))

现在我们可以使用ti

了解本专栏