模型建立和可视化
12
lasso回归列线图绘制
R语言实战临床预测模型
前言
基础知识
1
什么是临床预测模型?
2
临床预测模型建立的一般步骤
3
临床预测模型和机器学习
4
文献学习
模型建立和可视化
5
常见的数据划分方法
6
常见的数据预处理方法
7
逻辑回归列线图绘制
8
Cox回归列线图绘制
9
列线图的本质
10
样条回归列线图绘制
11
竞争风险模型列线图绘制
12
lasso回归列线图绘制
13
列线图添加彩色风险分层
14
计算列线图得分及危险分层
常见的变量选择方法
15
变量选择之先单后多
16
变量选择之逐步回归
17
变量选择之最优子集
18
lasso回归筛选变量
19
随机森林筛选变量
临床预测模型的评价
20
三维混淆矩阵
21
二分类ROC曲线绘制
22
生存数据ROC曲线绘制
23
ROC曲线的显著性检验
24
bootstrap ROC/AUC
25
C-index的计算
26
C-index的比较
27
净重分类指数NRI
28
综合判别改善指数IDI
29
分类模型校准曲线绘制
30
hosmer-lemeshow检验
31
Cox回归校准曲线绘制
32
竞争风险模型的校准曲线
33
lasso回归校准曲线
34
分类数据的决策曲线
35
生存数据的决策曲线
36
适用一切模型的决策曲线
37
决策曲线添加彩色条带
38
bootstrap一切指标
多模型比较
39
tidymodels实现多模型比较
40
mlr3实现多模型比较
41
caret实现多模型比较
其他内容
42
开发预测模型样本量计算
43
mice多重插补
附录
A
其他合集
模型建立和可视化
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lasso回归列线图绘制
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lasso回归列线图绘制
lasso回归的列线图绘制请参考
Chapter
33
:lasso回归列线图、校准曲线、内外部验证。
11
竞争风险模型列线图绘制
13
列线图添加彩色风险分层