R语言绘制多时间生存资料AUC曲线的可视化

最新推荐文章于 2024-04-08 20:30:12 发布

静谧星光

最新推荐文章于 2024-04-08 20:30:12 发布

阅读量341

点赞数 1

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechSavant/article/details/132350205

版权

R语言专栏收录该内容

110 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包中的plotAUCcurve函数，来绘制多时间生存资料的AUC曲线，以评估模型在不同时间点的预测准确性。内容包括安装timeROC包、准备数据、调用plotAUCcurve函数及其参数说明，以及如何绘制多组AUC曲线。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

R语言绘制多时间生存资料AUC曲线的可视化

在生存分析中，我们经常需要评估一个模型在不同时间点下对生存数据的预测准确性。而绘制AUC曲线是评估模型性能的一种常见方法。本文将介绍如何使用R语言中的timeROC包中的plotAUCcurve函数来可视化多时间生存资料的AUC曲线。

首先，我们需要安装并加载timeROC包。你可以使用以下代码安装该包：

install.packages("timeROC")
library(timeROC)

接下来，我们需要准备用于绘制AUC曲线的数据。假设我们有一个包含生存时间、生存状态和预测概率的数据集。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
time <- c(10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60) # 生存时间（时间点）
status <- c(1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0) # 生存状态（1表示事件发生，0表示事件未发生）
prob <- c(0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1, 0.9, 0.2, 0.4) # 预测概率

data <- data.frame(time, status, prob) # 创建数据框

现在我们已经准备好了数据，可以使用plotAUCcurve函数绘

了解本专栏