我是一个使用和理解机器学习方法的新手，目前正在使用R语言中的gbm包进行生存分析。

我难以理解生存预测模型的一些输出。我已经查看了这个教程和这个帖子，但仍然难以理解输出的生存预测模型。

以下是我基于示例数据的分析代码：

rm(list=ls(all=TRUE))library(randomForestSRC)library(gbm)library(survival)library(Hmisc)data(pbc, package="randomForestSRC")data <- na.omit(pbc)set.seed(9512)train <- sample(1:nrow(data), round(nrow(data)*0.7))data.train <- data[train, ]data.test <- data[-train, ]set.seed(9741)model <- gbm(Surv(days, status)~.,           data.train,           interaction.depth=2,           shrinkage=0.01,           n.trees=500,           distribution="coxph",           cv.folds = 5)summary(model)best.iter <- gbm.perf(model, plot.it = TRUE, method = 'cv',                      overlay = TRUE) #to get the optimal number of Boosting iterationsbest.iter#Us the best number of tree to produce predicted values for each observation in newdata # return a vector of prediction on n.trees indicting log hazard scale.f(x)# By default the predictions are on log hazard scale for coxph# proportional hazard model assumes h(t|x)=lambda(t)*exp(f(x)).# estimate the f(x) component of the hazard functionpred.train <- predict(object=model, newdata=data.train, n.trees = best.iter)pred.test <- predict(object=model, newdata=data.test, n.trees = best.iter)#trainig setHmisc::rcorr.cens(-pred.train, Surv(data.train$days, data.train$status))#val setHmisc::rcorr.cens(-pred.test, Surv(data.test$days, data.test$status))# Estimate the cumulative baseline hazard function using training databasehaz.cum <- basehaz.gbm(t=data.train$days,       #The survival times.                           delta=data.train$status, #The censoring indicator                           f.x=pred.train,          #The predicted values of the regression model on the log hazard scale.                           t.eval = data.train$days,  #Values at which the baseline hazard will be evaluated                           cumulative = TRUE,       #If TRUE the cumulative survival function will be computed                           smooth = FALSE)          #If TRUE basehaz.gbm will smooth the estimated baseline hazard using Friedman's super smoother supsmu.basehaz.cum#Estimation of survival rate of all:surv.rate <- exp(-exp(pred.train)*basehaz.cum)surv.rateres_train <- data.train# predicted outcome for train setres_train$pred <- pred.trainres_train$survival_rate <- surv.rateres_train# Estimate the cumulative baseline hazard function using training databasehaz.cum <- basehaz.gbm(t=data.test$days,       #The survival times.                           delta=data.test$status, #The censoring indicator                           f.x=pred.test,          #The predicted values of the regression model on the log hazard scale.                           t.eval = data.test$days,  #Values at which the baseline hazard will be evaluated                           cumulative = TRUE,       #If TRUE the cumulative survival function will be computed                           smooth = FALSE)          #If TRUE basehaz.gbm will smooth the estimated baseline hazard using Friedman's super smoother supsmu.basehaz.cum#Estimation of survival rate of all at specified time is:surv.rate <- exp(-exp(pred.test)*basehaz.cum)surv.rateres_test <- data.test# predicted outcome for test setres_test$pred <- pred.testres_test$survival_rate <- surv.rateres_test#--------------------------------------------------#Estimate survival rate at time of interest# Specify time of interesttime.interest <- sort(unique(data.train$days[data.train$status==1]))# Estimate the cumulative baseline hazard function using training databasehaz.cum <- basehaz.gbm(t=data.train$days,       #The survival times.                           delta=data.train$status, #The censoring indicator                           f.x=pred.train,          #The predicted values of the regression model on the log hazard scale.                           t.eval = time.interest,  #Values at which the baseline hazard will be evaluated                           cumulative = TRUE,       #If TRUE the cumulative survival function will be computed                           smooth = FALSE)          #If TRUE basehaz.gbm will smooth the estimated baseline hazard using Friedman's super smoother supsmu.#For individual $i$ in test set, estimation of survival function is:surf.i <- exp(-exp(pred.test[1])*basehaz.cum) #survival rate#Estimation of survival rate of all at specified time is:specif.time <- time.interest[10]surv.rate <- exp(-exp(pred.test)*basehaz.cum[10])cat("Survival Rate of all at time", specif.time, "\n")print(surv.rate)

predict函数返回的输出代表了危险函数的f(x)部分（即h(t|x)=lambda(t)*exp(f(x))）。

我的问题：

• 我有点困惑，这里是否可以计算危险比？

• 我想知道如何将人群分为低风险和高风险组？我能否依赖于危险函数的估计f(x)部分来对训练集进行评分系统？我希望从中建立一个评分系统，展示训练集和测试集中低风险和高风险组的KM图。

• 我如何构建校准曲线图，绘制训练集和测试集的观察生存率与预测生存率？

回答：

感谢您阅读我的教程！

正如您提到的“predict函数返回的输出代表了危险函数的f(x)部分（即h(t|x)=lambda(t)*exp(f(x))）”，我们可能需要理解危险函数，即h(t|x)。

在此之前，请确保您已经具备了生存分析的基础知识。如果没有，建议阅读这个很棒的帖子。我认为这个帖子会帮助您解决这些问题。

回到您的问题上：

• 确实，我们可以通过调用predict函数获取对数尺度的危险比。因此，可以通过exp()计算危险比。
• 当然！根据危险比的值，我们可以将人群分为低风险和高风险组。或者，您可以使用危险比的中位数作为 cutoff 值。我认为 cutoff 值应该从训练集中得出，然后在测试集中进行测试。如果您的模型有效，低风险和高风险组的KM图将会表现出显著差异（通过统计上的log-rank测试测量）。
• 校准曲线图通常用于评估输出概率或可能性范围在[0.0, 1.0]之间的模型的性能。我们可以计算生存函数，然后指定感兴趣的时间点，例如5年。最后，我们将生存概率与指定时间的实际生存状态进行比较，这与评估二分类模型的方式相同。获取生存函数的更多细节可以参考我的教程，而相关原理可以在前述帖子中找到。