R语言实战临床预测模型
前言
谨以此书纪念我不务正业的研究生生涯。
本书缘起
我在2019年接触到R语言和临床预测模型，彼时还是“简单的纯生信也能随便发SCI的上古时代”，当时的临床预测模型并不像现在这么火爆，连培训班也只有零星的几个，收费不过1000块左右。
然而随着大家愈加内卷，各种各样的培训班也越来越多，价格也是水涨船高，竟然都要3000+，甚至8000+了，更让人匪夷所思的是竟然还有付费订阅制软件！离谱！魔幻！但是内容并没有什么新意，无非就是列线图/ROC曲线/C-index/NRI/IDI/校准曲线/决策曲线等等。
回想自己的学习经历，这些东西无非就是各种R语言操作而已，本人的公众号也一直向大家免费提供这些教程。这部分内容已经积累了近百篇推文，是时候做个总结了，我把这些内容整理在一起，方便有需要的人学习。
- 本书在线阅读地址：https://ayueme.github.io/R_clinical_model/
- 本书github地址：https://github.com/ayueme/R_clinical_model
书籍简介
本书主要介绍R语言在临床预测模型中的应用，重实践，少理论，全书多数内容都是R语言实操，但是对于每一种方法和概念都进行了详细的解释。
临床预测模型和统计学以及机器学习交叉很多，本书虽然是R语言实现临床预测模型的入门书籍，但在阅读本书前，还需要你已经对临床预测模型、统计学、机器学习具有一定的了解。
本书不适合R语言零基础的人。 如果你是刚入门的小白，我首先推荐你了解下R语言的基础知识，比如R语言和R包安装、Rstudio的界面、R语言中数据类型（向量、矩阵、数据框、列表等）、R语言中的数据导入导出、R语言的基础数据操作等。
我结合自己学习R语言时的经验，也专门为编程零基础的医学生/医生等群体录制了R语言零基础入门的视频教程，已放在B站，且配套文档、数据都是免费的，无任何套路。各种在初学R时遇到的“坑”，我都替你踩过了，并且也在视频中指出来了。强烈建议没接触过R语言的朋友先去了解下基础知识，切勿直接上手实操！
本书内容主要涉及模型建立、模型评价、模型比较3部分内容，其中模型建立和模型评价内容占比较多，模型比较部分主要是几个综合性R包的使用，简化多模型比较的流程。变量筛选内容较多，我把它单独放在一个章节中。对于临床预测模型中常见的列线图、C-index、ROC曲线、校准曲线、决策曲线、临床影响曲线、NRI、IDI等内容，皆进行了详细的操作演示（包括训练集、内部验证、外部验证），同时提供多种实现方法。
本书并未对机器学习方法（如：随机森林、支持向量机、决策树、xgboost、岭回归/lasso回归、knn、GBM等）进行介绍，因为这又是一个全新的领域，虽然目前临床预测模型中经常会用到机器学习方法，但是都比较初级，使用也不规范。对于机器学习，我也专门出了一个合集进行介绍：R语言实战机器学习
对于一些比较火爆的机器学习方法，如随机生存森林、生存支持向量机、提升法、神经网络等内容，本书也未进行介绍，公众号已更新这部分内容，需要的朋友可关注公众号：医学和生信笔记，并使用关键词搜索历史推文即可。
本书是我基于公众号历史推文的重新整理和汇总，书中涉及的所有数据都可以在相关历史推文中免费获取！推文合集链接：临床预测模型。本书自上线以来一直在不断更新中，内容相较于原推文已经发生了较大变化，部分内容在公众号中可能没有。
我也准备了一个PDF版合集，内容和网页版一致，只是打包了所有的数据，付费获取（10元），介意勿扰！PDF版合集获取链接：R语言实战临床预测模型
限于本人水平等问题，难免会有一些错误，欢迎大家以各种方式批评指正，比如公众号留言、粉丝QQ群、github、个人微信等。
本书会不定期更新，内容和格式都会不断完善。
更新日志：
- 20241108：这是一次比较大的更新。（1）修改各个章节内容和顺序，增加大量解释说明的内容和基础知识，合并一些内容，放在同一章节里，并适当精简一些内容；（2）模型评价部分增加新的评价内容，训练集和测试集分别演示；（3）增加
tidymodels的使用以及内部验证/外部验证的内容；（4）每个指标和图形都增加解释内容，方便初学者理解；（5）增加样本量计算和缺失值插补相关内容；（6）增加模型比较的内容；（7）增加文献学习内容。 - 20231230：优化内容结构和章节，增加变量筛选；增加列线图和决策曲线相关内容等
- 20231015：首次上传
作者简介
