R语言生存分析(机器学习)(2)——Enet(弹性网络)
弹性网络(Elastic Net):是一种用于回归分析的统计方法,它是岭回归(Ridge Regression)和lasso回归(Lasso Regression)的结合,旨在克服它们各自的一些限制。弹性网络能够同时考虑L1正则化(lasso)和L2正则化(岭回归),从而在特定情况下对于高维数据集具有更好的性能。
#清空
rm(list=ls())
gc()#导入包
library(glmnet)
help(package="glmnet")
library(survival)
library(caret)
library(tibble)
library(magrittr)#原始数据处理
data(cancer)
data<-na.omit(lung) %>% data.frame
dim(lung)
#K折交叉验证
folds<-createMultiFolds(y=lung$status,k=3,time=1)
val<-list(train=data,test1=data[folds$Fold1.Rep1,],test2=data[folds$Fold2.Rep1,],test3=data[folds$Fold3.Rep1,])#构建模型
x1 <- as.matrix(data[,!(colnames(data) %in% c("time","status"))])
x2 <- as.matrix(Surv(data$time,data$status))
result <- data.frame()
#使用循环,使得alpha参数从0到1
for (alpha in seq(0,1,0.1)) {set.seed(123)fit = cv.glmnet(x1, x2,family = "cox",alpha=alpha,nfolds = 10)rs <- lapply(val,function(x){cbind(x[,c("time","status")],RS=as.numeric(predict(fit,type='link',newx=as.matrix(x[,!(colnames(data) %in% c("time","status"))]),s=fit$lambda.min)))})cc <- data.frame(Cindex=sapply(rs,function(x){as.numeric(summary(coxph(Surv(time,status)~RS,x))$concordance[1])}))%>%rownames_to_column('ID')cc$Model <- paste0('Enet','[α=',alpha,']')result <- rbind(result,cc)
}
#得到每个alpha下C指数的平均值
library(dplyr)
mean_result<-result %>% group_by(Model) %>% summarise(Cindex=mean(Cindex))#绘图
plot(fit)

mean_result %>%ggplot(aes(Cindex,reorder(Model,Cindex)))+geom_bar(width=0.7,stat = 'identity',fill='green')+geom_text(aes(label = round(Cindex, 2)), hjust=1,vjust =0.5,color = 'black') + # 在条形柱顶端添加数值theme_void()+scale_x_break(c(0.05,0.53),scales = 20)mean_result <- pivot_wider(result,names_from = 'ID',values_from = 'Cindex')%>%as.data.frame()
mean_result[,-1] <- apply(mean_result[,-1],2,as.numeric)
heatdata <- as.matrix(mean_result2[, 2:5])
rownames(heatdata) <- mean_result2$Model
args(pheatmap)
pheatmap(heatdata,name = "Cindex",cluster_cols = FALSE,#不进行行聚类cluster_rows = T, #进行行聚类show_colnames = FALSE,show_rownames = T, # 显示行名display_numbers=T,annotation_col=data.frame(Type=c("train","test1","test2","test3")),annotation_colors = list(Type=c(train="red",test1="yellow",test2="blue",test3="green")),cellwidth = 30, # 调整小方块的宽度cellheight = 20 # 调整小方块的高度)


相关文章:
R语言生存分析(机器学习)(2)——Enet(弹性网络)
弹性网络(Elastic Net):是一种用于回归分析的统计方法,它是岭回归(Ridge Regression)和lasso回归(Lasso Regression)的结合,旨在克服它们各自的一些限制。弹性网络能够同时考虑L1正则…...
【Docker】使用 Docker Registry 搭建自己的 Docker 镜像仓库
使用 Docker Registry 搭建自己的 Docker 镜像仓库 在使用 Docker 进行应用程序的开发和部署时,使用 Docker 镜像仓库是一个很好的实践。它允许集中存储和管理 Docker 镜像,方便团队协作和版本控制。在本文中,将介绍如何使用 Docker Registr…...
Spring 是什么框架?
Spring 是 Java EE 编程领域的一款轻量级的开源框架,由被称为“Spring 之父”的 Rod Johnson 于 2002 年提出并创立,它的目标就是要简化 Java 企业级应用程序的开发难度和周期。 Spring 自诞生以来备受青睐,一直被广大开发人员作为 Java 企业…...
Azure添加网络接口
添加网络接口的意义 在 Azure 上,为虚拟机添加网络接口的意义包括以下几个方面: 扩展网络带宽:通过添加多个网络接口,可以增加虚拟机的网络带宽,提高网络传输速度和数据吞吐量。实现网络隔离:每个网络接口…...
Linux 内核第一版 (v0.01) 开源代码解读
探索Linux v0.01的内部结构,Linux内核经常被认为是一个庞大的开源软件。在撰写本文时,最新版本是v6.5-rc5,包含36M行代码。不用说,Linux是几十年来许多贡献者辛勤工作的成果。 Linux 内核首个开源版本 (v0.01) 的体积非常小&…...
tp6 v3微信退款
/*** Notes:退款* param $out_trade_no 支付时候订单号(order表 original_bn)两个参数选一个这个要选对* param $out_refund_no 退款订单号* param $total 订单金额* param $refund 退款金额* Time: 2023-08-10*/public function refundMoney($out_trade…...
使用 AndroidX 增强 WebView 的能力
在App开发过程中,为了在多个平台上保持一致的用户体验和提高开发效率,许多应用程序选择使用 H5 技术。在 Android 平台上,通常使用 WebView 组件来承载 H5 内容以供展示。 一.WebView 存在的问题 自 Android Lollipop 起,WebVie…...
Maven基础之仓库、命令、插件机制
文章目录 Maven 仓库中央仓库和本地仓库中央仓库本地仓库 Maven 命令generate 命令compile 命令clean 命令test 命令package 命令install 命令 Maven 插件机制官方插件:Compile 插件Tomcat 7 插件 Maven 仓库 中央仓库和本地仓库 [✎] 简单一点说 中央仓库是一个网…...
【ArcGIS】经纬度数据转化成平面坐标数据
将点位置导入Gis中,如下(经纬度表征位置): 如何利用Gis将其转化为平面坐标呢? Step1 坐标变换 坐标变换,打开ArcToolbox,找到“数据管理工具”->“投影和变换”->“要素”->“投影”…...
使用自己的数据利用pytorch搭建全连接神经网络进行回归预测
使用自己的数据利用pytorch搭建全连接神经网络进行回归预测 1、导入库2、数据准备3、数据拆分4、数据标准化5、数据转换6、模型搭建7、模型训练8、模型预测9、完整代码 1、导入库 引入必要的库,包括PyTorch、Pandas等。 import numpy as np import pandas as pd f…...
103.216.154.X服务器出现漏洞了有什么办法?
服务器出现漏洞是一种严重的安全风险,需要及时采取措施来应对。以下是一些常见的应对措施: 及时更新补丁:确保服务器上的操作系统、应用程序和软件都是最新版本,并及时应用相关的安全补丁,以修复已知的漏洞。 强化访问…...
数据结构:堆的实现(C实现)
个人主页 : 个人主页 个人专栏 : 《数据结构》 《C语言》 文章目录 一、堆二、实现思路1. 结构的定义2. 堆的构建 (HeapInit)3. 堆的销毁 (HeapDestroy)4. 堆的插入 (HeapPush)5. 堆的删除 (HeapPop)6. 取堆顶的数据 (HeapTop)7. 堆的数据个数 (HeapSize…...
数据分析两件套ClickHouse+Metabase(一)
ClickHouse篇 安装ClickHouse ClickHouse有中文文档, 安装简单 -> 文档 官方提供了四种包的安装方式, deb/rpm/tgz/docker, 自行选择适合自己操作系统的安装方式 这里我们选deb的方式, 其他方式看文档 sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates dirm…...
urllib爬虫模块
urllib爬取数据 import urllib.request as request# 定义url url "https://www.baidu.com" #模拟浏览器发起请求获取响应对象 response request.urlopen(url)""" read方法返回的是字节形式的二进制数据 二进制--》字符串 解码 decode( 编码的格式…...
TCP消息传输可靠性保证
TCP链接与断开 -- 三次握手&四次挥手 三次握手 TCP 提供面向有连接的通信传输。面向有连接是指在数据通信开始之前先做好两端之间的准备工作。 所谓三次握手是指建立一个 TCP 连接时需要客户端和服务器端总共发送三个包以确认连接的建立。在socket编程中,这一…...
Visual Studio 与QT ui文件
对.ui文件鼠标右键,然后单击 Open with…在弹出的窗口中,选中左侧的 Qt Designer,然后单击右侧的 Add 按钮,随后会弹出一个窗口,在 Program: 输入框中输入 Qt Designer 的路径,最后单击 OK找到 Qt Designer…...
竞赛项目 深度学习验证码识别 - 机器视觉 python opencv
文章目录 0 前言1 项目简介2 验证码识别步骤2.1 灰度处理&二值化2.2 去除边框2.3 图像降噪2.4 字符切割2.5 识别 3 基于tensorflow的验证码识别3.1 数据集3.2 基于tf的神经网络训练代码 4 最后 0 前言 🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 &#x…...
ORA-00845: MEMORY_TARGET not supported on this system
处理故障时,发现startup实例失败,报错ORA-00845: MEMORY_TARGET not supported on this system SYSorcl1> startup; ORA-00845: MEMORY_TARGET not supported on this system 查看alert日志,报错如下 Starting ORACLE instance (normal…...
wps设置一键标题字体和大小
参考 wps设置一键标题字体和大小:https://www.kafan.cn/A/7v5le1op3g.html 统一一键设置...
TIA博途WINCC_如何在IO域中保证输入数值只能为正数?
TIA博途WINCC_如何在IO域中保证输入数值只能为正数? 在某些情况下,输入的数值受到限制,本例就以输入的数值必须为正整数为例进行说明。 如下图所示,在PLC的全局DB块中添加一个测试变量,数据类型为Int(该数据类型的范围为-32768~+32767), 如下图所示,将该测试变量拖拽到…...
【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop
在Linux系统中,iftop是网络管理的得力助手,能实时监控网络流量、连接情况等,帮助排查网络异常。接下来从多方面详细介绍它。 目录 【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景…...
《Qt C++ 与 OpenCV:解锁视频播放程序设计的奥秘》
引言:探索视频播放程序设计之旅 在当今数字化时代,多媒体应用已渗透到我们生活的方方面面,从日常的视频娱乐到专业的视频监控、视频会议系统,视频播放程序作为多媒体应用的核心组成部分,扮演着至关重要的角色。无论是在个人电脑、移动设备还是智能电视等平台上,用户都期望…...
基于数字孪生的水厂可视化平台建设:架构与实践
分享大纲: 1、数字孪生水厂可视化平台建设背景 2、数字孪生水厂可视化平台建设架构 3、数字孪生水厂可视化平台建设成效 近几年,数字孪生水厂的建设开展的如火如荼。作为提升水厂管理效率、优化资源的调度手段,基于数字孪生的水厂可视化平台的…...
P3 QT项目----记事本(3.8)
3.8 记事本项目总结 项目源码 1.main.cpp #include "widget.h" #include <QApplication> int main(int argc, char *argv[]) {QApplication a(argc, argv);Widget w;w.show();return a.exec(); } 2.widget.cpp #include "widget.h" #include &q…...
【OSG学习笔记】Day 16: 骨骼动画与蒙皮(osgAnimation)
骨骼动画基础 骨骼动画是 3D 计算机图形中常用的技术,它通过以下两个主要组件实现角色动画。 骨骼系统 (Skeleton):由层级结构的骨头组成,类似于人体骨骼蒙皮 (Mesh Skinning):将模型网格顶点绑定到骨骼上,使骨骼移动…...
大数据学习(132)-HIve数据分析
🍋🍋大数据学习🍋🍋 🔥系列专栏: 👑哲学语录: 用力所能及,改变世界。 💖如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞👍收藏⭐️留言Ǵ…...
GC1808高性能24位立体声音频ADC芯片解析
1. 芯片概述 GC1808是一款24位立体声音频模数转换器(ADC),支持8kHz~96kHz采样率,集成Δ-Σ调制器、数字抗混叠滤波器和高通滤波器,适用于高保真音频采集场景。 2. 核心特性 高精度:24位分辨率,…...
Redis:现代应用开发的高效内存数据存储利器
一、Redis的起源与发展 Redis最初由意大利程序员Salvatore Sanfilippo在2009年开发,其初衷是为了满足他自己的一个项目需求,即需要一个高性能的键值存储系统来解决传统数据库在高并发场景下的性能瓶颈。随着项目的开源,Redis凭借其简单易用、…...
【C++】纯虚函数类外可以写实现吗?
1. 答案 先说答案,可以。 2.代码测试 .h头文件 #include <iostream> #include <string>// 抽象基类 class AbstractBase { public:AbstractBase() default;virtual ~AbstractBase() default; // 默认析构函数public:virtual int PureVirtualFunct…...
MFE(微前端) Module Federation:Webpack.config.js文件中每个属性的含义解释
以Module Federation 插件详为例,Webpack.config.js它可能的配置和含义如下: 前言 Module Federation 的Webpack.config.js核心配置包括: name filename(定义应用标识) remotes(引用远程模块࿰…...
