R语言在安装程序包时显示：Warning in install.packages :

宽嘴鱼汤

于 2023-12-07 21:42:15 发布

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文章标签： r语言开发语言

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Warning in install.packages : unable to access index for repository https://mirrors.pku.edu.cn/CRAN/src/contrib: cannot open URL 'https://mirrors.pku.edu.cn/CRAN/src/contrib/PACKAGES'

今天在重新使用rstudio时出现这种提示，我找了很多解决办法，包括在tools里修改packages的镜像，但是用处不大。

又看到了一位朋友说，直接卸载r，重新选择镜像？我。。。。。那好吧我

我卸载了，没用

就在tolls里面重新选择另外一个镜像连接，就可以了。兴许是这个镜像链接打不开

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继R绘制列线图之后的模型验证（包括内、外部），适合新手上路（无废话）
宽嘴鱼汤: # 添加 AUC 95% CI 文本 text(0.6, 0.3, labels = sprintf("AUC: %.3f (95%% CI: %.3f–%.3f)", auc_val, auc_ci[1], auc_ci[3]), cex = 0.9, col = "darkred") # 添加灵敏度、特异度、约登指数 text(0.6, 0.15, labels = sprintf("Sensitivity = %.1f%%", sensitivity * 100), cex = 0.9, col = "darkgreen") text(0.6, 0.1, labels = sprintf("Specificity = %.1f%%", specificity * 100), cex = 0.9, col = "darkgreen") text(0.6, 0.05, labels = sprintf("Youden's Index (J) = %.3f", youden_index), cex = 0.9, col = "purple") #位置大小、颜色都可以在里面改
继R绘制列线图之后的模型验证（包括内、外部），适合新手上路（无废话）
宽嘴鱼汤: library(pROC) # 计算 ROC 曲线 ROCfit1 <- roc(Mydata$组别, Mydata$联合) # 计算 AUC 及其 95% 置信区间 auc_val <- auc(ROCfit1) auc_ci <- ci.auc(ROCfit1) # 计算最佳阈值（基于 Youden Index） best_coords <- coords( ROCfit1, "best", best.method = "youden", # 使用 Youden Index 确定最佳阈值 ret = c("threshold", "specificity", "sensitivity", "youden") ) # 提取最佳阈值、灵敏度、特异度、约登指数 optimal_threshold <- best_coords["threshold"] sensitivity <- best_coords["sensitivity"] specificity <- best_coords["specificity"] youden_index <- best_coords["youden"] # 绘制 ROC 曲线 plot(ROCfit1, col = "red", legacy.axes = TRUE, # X 轴为 1-特异度，Y 轴为灵敏度 print.auc = F, # 不显示 AUC 值 print.auc.y = 0.45, # 调整 AUC 文本的 Y 轴位置，但我这里不显示AUC值，这条命令可有可无 print.thres = TRUE, # 显示最佳阈值 print.thres.col = "blue", # 阈值文本颜色 print.thres.adj = c(0.5, -0.5), # 调整阈值文本位置 smooth = TRUE, # 平滑曲线 grid = c(0.2, 0.2), # 网格线 grid.col = c("lightgray", "lightgray"), main = "ROC曲线" )
继R绘制列线图之后的模型验证（包括内、外部），适合新手上路（无废话）
宽嘴鱼汤: 可以用SPSS提供的ROC曲线坐标计算出来约登指数，对应的灵敏度和特异度也会出来，medclac和prism软件也可以直接出来。你要是没有这两个软件想用R计算出，得晚点我写出代码命令给你
继R绘制列线图之后的模型验证（包括内、外部），适合新手上路（无废话）
ii_Uuu: 我一开始也没搞，觉得auc值就够了，我导给我打回来让我算约登指数灵敏度特异度，还要我AUC的95%置信区间😭
继R绘制列线图之后的模型验证（包括内、外部），适合新手上路（无废话）
宽嘴鱼汤: 你用AUC就行了的，约登指数更常用于ROC曲线确认诊断指标的最佳阈值这种，这个风险模型感觉用AUC就行，或者c指数的

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