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我怎样才能用一个在R中有生存包的AFT模型来预测呢?

survival-analysis prediction r

User12547645 · 技术社区 · 7 年前

我用的是 accelerated failure time / AFT model 用一个 weibull distribution 预测数据。我用的是 survival package 在R中,我将在训练和测试中分割数据,对训练集进行训练,然后尝试预测测试集的值。为此,我将通过测试集作为 newdata 参数,如 references . 我听到一个错误,说 新数据 与培训数据的大小不同(显然!)然后,该函数似乎对训练集的预测值进行了评估。

如何预测新数据的值?

# get data
library(KMsurv)
library(survival)
data("kidtran") 
n = nrow(kidtran)
kidtran <- kidtran[sample(n),] # shuffle row-wise
kidtran.train = kidtran[1:(n * 0.8),]
kidtran.test = kidtran[(n * 0.8):n,]

# create model 
aftmodel <- survreg(kidtransurv~kidtran.train$gender+kidtran.train$race+kidtran.train$age, dist = "weibull")
predicted <- predict(aftmodel, newdata = kidtran.test)

编辑: 正如hack-r提到的,这行代码丢失了

kidtransurv <- Surv(kidtran.train$time, kidtran.train$delta)

1 回复 | 直到 7 年前

Hack-R 7 年前

问题似乎在您的因变量规范中。

您的问题中缺少依赖项的数据和代码定义,因此我看不出具体的错误是什么,但它似乎不是正确的 Surv() 生存物体(见 ?survreg )

代码的这种变化修复了这些问题,对格式做了一些小的改进,并且运行良好:

require(survival)
pacman::p_load(KMsurv)

library(KMsurv)
library(survival)
data("kidtran") 

n = nrow(kidtran)

kidtran       <- kidtran[sample(n),] 
kidtran.train <- kidtran[1:(n * 0.8),]
kidtran.test  <- kidtran[(n * 0.8):n,]

# Whatever kidtransurv was supposed to be is missing from your question,
#   so I will replace it with something not-missing
#   and I will make it into a proper survival object with Surv()

aftmodel  <- survreg(Surv(time, delta) ~ gender + race + age, dist = "weibull", data = kidtran.train)
predicted <- predict(aftmodel, newdata = kidtran.test)


head(predicted)

       302        636        727        121         85        612 
 33190.413  79238.898 111401.546  16792.180   4601.363  17698.895