语言nomogram校准曲线图_手把手教你R语言实现Logistic回归列线图并校准度曲线绘制...

列线图作为常用的预测图形显示被常用在SCI论文中,在前面的章节,我们已经讲过怎么使用R语言制作COX回归的列线图制作,并进行了内部验证,今天我们来说说怎么使用R语言进行Logistic回归列线图并校准度曲线绘制。

我们使用SPSS自带的一个Breast cancer survival肿瘤数据来演示,

首先我们我们要把R包导入,

library(foreign)

library(survival)

library(rms)

然后导入数据,删除缺失值

bc

                use.value.labels=F,to.data.frame=T)

bc

5936fb49f96d207416b68325f0724b39.png

对数据进行打包

dd

options(datadist="dd")

c60f201bd5c091f5e4e354f60a73b6e9.png

建立Logistic回归模型

formula1

fit1

5b264158080fd89b252b37de2b95e967.png

解析模型summary(fit1)

3612936212f3e95bbad30fad9f44b3e9.png

绘制列线图

nom1

               fun=function(x)1/(1+exp(-x)),

               lp=F,

               fun.at = c(0.1,0.3,0.5,0.7,0.9),

               funlabel = "Risk")

plot(nom1)

3af0b143a586c67391a6873e61bd0977.png

建立校准曲线并绘制曲线图

cal1

plot(cal1,xlim=c(0,1.0),ylim=c(0,1.0),

     xlab = "Nomogram PredictedSurvival", ylab = "Actual Survival")

01c1f68180b170765460a098eafd7169.png

还可以对图片进行进一步美化

a3e6f78a36445b5163d44f904c5c07be.png

是不是非常简单呀,动动小手关注一下吧。

48c1b24971a4cfcbf2dca083dfdda43e.png


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