使用插入符号进行生存分析（随机生存森林）

Question

有没有办法使用 caret 进行生存分析。我真的很喜欢它的易用性。我尝试使用插入符号列表中的 party 包来拟合随机生存林。

这个有效：

library(survival)
library(caret)
library(party)


fitcforest <- cforest(Surv(futime, death) ~ sex+age, data=flchain,
                     controls = cforest_classical(ntree = 1000))

但是使用 caret 我得到一个错误：

fitControl <- trainControl(## 10-fold CV
  method = "repeatedcv",
  number = 10,
  repeats = 2,
)

cforestfit <- train(Surv(futime, death) ~ sex+age,data=flchain, method="cforest",trControl = fitControl)

我收到这个错误：

Error: nrow(x) == length(y) is not TRUE

有没有办法让这些 Surv 对象与插入符一起工作？我可以将其他面向生存分析的软件包与插入符号一起使用吗？

谢谢

Answer 1

还没有。这是即将推出的两个主要更新之一（另一个扩展了预处理）。

如果您有兴趣帮助开发 and/or 测试这些功能，请离线联系我。

谢谢，

最大

Answer 2

我找不到用插入符号训练生存模型的方法。作为替代方案，mlr 框架 (1) 具有一组生存学习器 (2)。我发现 mlr 非常人性化和有用。

mlr: http://mlr-org.github.io/mlr-tutorial/release/html/
mlr 中的生存学习者：http://mlr-org.github.io/mlr-tutorial/release/html/integrated_learners/index.html#survival-analysis-15

Answer 3

R 中越来越多的包对生存数据、示例进行建模；

对于套索和弹性网：BioSpear。

对于随机森林：randomForestSRC。

最好的，Loic

使用插入符号进行生存分析（随机生存森林）

using caret for survival analysis (random survival forest)

r

r-caret