r - R 中的 ROC 曲线与生存树的 rpart

Question

我在为 rpart 包创建的生存树创建 ROC 曲线时遇到问题。我的目标是通过 ROC 曲线中的曲线下面积 (AUC) 来评估我的生存树。我尝试了很多方法来绘制 ROC 曲线，但都失败了。我怎样才能接近我的下一步 ROC 曲线图？

这是我到目前为止的R代码：

library(survival) 
library("rpart") 
library("partykit") 
library(rattle)
library(rpart.plot)

temp = coxph(Surv(pgtime, pgstat) ~ age+eet+g2+grade+gleason+ploidy, stagec)
newtime = predict(temp, type = 'expected')


fit <- rpart(Surv(pgtime, pgstat) ~ age+eet+g2+grade+gleason+ploidy, data = stagec)

fancyRpartPlot(fit)

tfit <- as.party(fit) #Transfer "rpart" to "party"

predtree<-predict(tfit,newdata=stagec,type="prob") #Prediction

这是我到目前为止尝试过的 R 代码：

1.

library("ROCR")
predROCR <- prediction(predict(tfit, newdata = stagec, type = "prob")[, 2],labels=Surv(stagec$pgtime, stagec$pgstat))

Error in predict(tfit, newdata = stagec, type = "prob")[, 2] : 
  incorrect number of dimensions

它不起作用。我检查了predict()的一个函数的预测结果，发现它是一个'Survival'对象（代码和结果如下：）。我猜这个方法失败是因为它不适合“生存”对象？

predict(tfit, newdata = stagec, type = "prob")[[1]]
Call: survfit(formula = y ~ 1, weights = w, subset = w > 0)

      n  events  median 0.95LCL 0.95UCL 
     33       1      NA      NA      NA

我尝试推导出每个终端节点的生存函数值，并使用这些值绘制 ROC 曲线。这个对吗？以这种方式绘制的 ROC 曲线似乎将预测的分类结果视为连续变量而不是分类变量。

这是我尝试的 R 代码：

tree2 = fit
tree2$frame$yval = as.numeric(rownames(tree2$frame))

#Get the survival function value of each sample
Surv_value = data.frame(predict(tree2, newdata=stagec,type = "matrix"))[,1]
Out=data.frame()
Out=cbind(stagec,Surv_value)

#ROC
library(survivalROC)
roc=survivalROC(Stime=Out$pgtime, status=Out$pgstat, marker = Out$Surv_value, predict.time =5, method="KM")

roc$AUC #Get the AUC of ROC plot

#Plot ROC
aucText=c()
par(oma=c(0.5,1,0,1),font.lab=1.5,font.axis=1.5)

plot(roc$FP, roc$TP, type="l", xlim=c(0,1), ylim=c(0,1),col="#f8766d", 
  xlab="False positive rate", ylab="True positive rate",
  lwd = 2, cex.main=1.3, cex.lab=1.2, cex.axis=1.2, font=1.2)

aucText=c(aucText,paste0("498"," (AUC=",sprintf("%.3f",roc$AUC),")"))
legend("bottomright", aucText,lwd=2,bty="n",col=c("#f8766d","#00bfc4","blue","green"))
abline(0,1)

标签： rdecision-treerocrpartsurvival