生成一个完整生存资料机器学习R脚本，包含5种机器学习模型，模型评价，模型解释

在R语言中创建一个完整的生存分析（Survival Analysis）机器学习脚本，通常用于处理时间到某个事件发生的预测任务，比如疾病复发、设备故障等。以下是使用`survival`, `caret`, `randomForest`, `glmnet` 和 `xgboost` 包的一个简单示例，包含了五个模型的训练、评估和解释： ```R # 首先安装必要的包 install.packages(c("survival", "caret", "randomForest", "glmnet", "xgboost")) # 加载库 library(survival) library(caret) library(randomForest) library(glmnet) library(xgboost) # 假设我们有数据集df，其中包含'time'（时间变量），'event'（是否发生事件），和其他特征'feature_1', 'feature_2', ... data <- df # 数据预处理（假设我们需要对分类变量做编码） encoded_data <- preProcess(data, method = c('center', 'scale')) # 划分训练集和测试集 set.seed(123) splitIndex <- createDataPartition(event ~ ., data = encoded_data, p = .8, list = FALSE) train_set <- encoded_data[splitIndex, ] test_set <- encoded_data[-splitIndex, ] # 选择五种模型 models <- list( surv_fit = survival::survreg(Surv(time, event) ~ ., data = train_set), rf = randomForest::rfSurvival(train_set[, -c("time", "event")], as.factor(train_set$event)), glm = glmnet::cv.glmnet(time ~ ., family = "coxph", data = train_set), xgb = xgboost::xgbSurv(data = train_set[, -c("time", "event")], label = train_set$event, nrounds = 100), lasso = glmnet::cv.glmnet(time ~ ., family = "coxph", alpha = 1, data = train_set) ) # 训练并保存模型 for (model_name in names(models)) { models[[model_name]]$fit <- eval(model_name, train_set) } # 模型评估 res_list <- lapply(models, function(m) { surv_pred <- predict(m$fit, test_set, type = "response") surv_summary <- survfit(newdata = test_set, Surv(time, event) ~ surv_pred) return(list(name = model_name, surv_summary = surv_summary)) }) # 打印生存曲线比较 par(mfrow = c(2, 2)) for (i in 1:length(res_list)) { plot(res_list[[i]]$surv_summary, main = res_list[[i]]$name, ylab = "Survival Probability") } # 使用Cox比例风险模型的哈特图（Hosmer-Lemeshow检验） cox.zph.models <- sapply(models, function(m) cox.zph(m$fit)) summary(cox.zph.models) # 结论与模型解释 # 可视化模型系数，并解释它们在模型中的作用（对于线性模型如GLM）