вероятность выживания в определенные моменты времени, используя randomForestSRC

Question

Я использую rfsrc для моделирования проблемы выживания, как это:

library(OIsurv) 
library(survival) 
library(randomForestSRC) 

data(burn) 
attach(burn) 

library(randomForestSRC) 

fit <- rfsrc(Surv(T1, D1) ~ ., data=burn) 

# predict on the train set 
pred <- predict(fit, burn, OOB=TRUE, type=response) 
pred$predicted 

это дает мне общую вероятность выживания всех пациентов.

Как получить вероятность выживания для каждого человека в разные моменты времени, скажем, 0-5 месяцев или 0-10 месяцев?

Answer 1

Документация по этому вопросу не сразу очевидна, если вы не знакомы с пакетом, но это возможно.

Загрузить данные

data(pbc, package = "randomForestSRC") 

Создание пробных и тестовых наборов данных

pbc.trial <- pbc %>% filter(!is.na(treatment)) 
pbc.test <- pbc %>% filter(is.na(treatment)) 

строить нашу модель

rfsrc_pbc <- rfsrc(Surv(days, status) ~ ., 
        data = pbc.trial, 
        na.action = "na.impute") 

проверить модель

test.pred.rfsrc <- predict(rfsrc_pbc, 
          pbc.test, 
          na.action="na.impute") 

Все хорошие вещи хранятся в нашем объекте прогнозирования. Объект $survival представляет собой матрицу из п строк (1 на одного пациента) и п столбцов (один на time.interest - они автоматически выбираются, хотя вы можете ограничить их с помощью ntime аргумента Нашей матрицы 106x122.)

test.pred.rfsrc$survival 

$time.interest объект представляет собой список различных «time.interests» (122, так же, как число столбцов в нашей матрице из $surival)

test.pred.rfsrc$time.interest 

Допустим, мы хотели бы видеть нашу прогнозируемую статус на 5 лет, мы бы
необходимо выяснить, какое время интереса было ближе всего к 1825 дням (так как наш период измерения - это дни), когда мы смотрим на наш объект $time.interest, мы видим, что строка 83 = 1827 дней или примерно 5 лет. строка 83 в $time.interest соответствует столбцу 83 в нашей матрице $survival. Таким образом, чтобы увидеть прогнозируемую вероятность выживания в 5 лет, мы просто посмотрим на столбцу 83 нашей матрицы.

test.pred.rfsrc$survival[,83] 

Вы могли бы сделать это для какой моменты времени вы заинтересованы.