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我正在使用mlr在 R 中进行机器学习的包。我正在使用 cvcoxboost在数据集上进行算法并想计算输出的 Brier 分数。
这应该可行，因为 listMeasures(cvcoxboost.tsk) 还列出了测量 ibrier。整个代码如下所示:
cvcoxboost.lrn = makeLearner("surv.cv.CoxBoost")
cvcoxboost.tsk = makeSurvTask(data = data, target = c("time", "event"))
cvcoxboost.mod = train(cvcoxboost.lrn, cvcoxboost.tsk, subset = data.train)
cvcoxboost.tsk.pred = predict(cvcoxboost.mod, task = cvcoxboost.tsk, subset = data.test)
listMeasures(cvcoxboost.tsk) # "iauc.uno" "featperc" "ibrier" "timeboth" "timetrain" "timepredict" "cindex.uno" "cindex"
performance(cvcoxboost.tsk.pred, measures = mlr::cindex)
performance(cvcoxboost.tsk.pred, measures = cindex.uno, model = cvcoxboost.mod, task = cvcoxboost.tsk)
performance(cvcoxboost.tsk.pred, measures = mlr::ibrier, model = cvcoxboost.mod, task = cvcoxboost.tsk)
...并且我收到错误没有用于评估类中对象的预测概率的方法:CoxBoost。
最佳答案
ibrier 仅适用于 pec 软件包支持的某些学习器，例如 randomForestSRC 或 cox。目前这还没有足够的文档记录，但您可以查看 pec 包以查看支持哪些模型。
关于r - 如何预测 cox 回归的 Brier 分数？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51081615/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！