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小米商城的网站建站外贸营销型网站制作

wzjs 2025/7/26 7:38:26

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对于正常的医疗数据来说（指的是每个变量都有对应的结局数，不出现某类情况病人完全死亡或完全存活），我们对其做单因素回归确定变量的显著性，再进一步做多因素回归是我们正常的分析思路。但往往我们都会看到存在完全分离的变量，而且由于医疗数据往往都是指标或者是否患某种共病、是否用某种药物，不好直接作变量的删除。

而Lasso-Cox 回归可以直接处理这类数据，这个方法会给每个变量一个惩罚项系数，根据系数给予权重，自动筛选出对生存时间影响最大的预测变量，而且对于高度相关，其能够处理这个许多变量共线性大的问题，且在过程中是正则化了变量的值，能很好地防止过拟合。

以下是一个例子：

# 加载必要的包
library(glmnet)
library(survival)
library(ggplot2)# 设置随机种子保证可重复性
set.seed(123)# 生成模拟数据
n <- 200  # 样本量
p <- 30   # 变量数（其中10个是有真实效应的）# 生成预测变量矩阵 (包含一些相关变量)
X <- matrix(rnorm(n * p), n, p)
colnames(X) <- paste0("Gene", 1:p)# 使前10个变量有真实效应
true_beta <- c(rep(0.5, 5), rep(-0.3, 5), rep(0, p-10))# 生成生存时间 (指数分布)
hazard <- exp(X %*% true_beta)
surv_time <- rexp(n, rate = hazard)# 生成删失时间 (约30%的删失)
cens_time <- runif(n, 0, quantile(surv_time, 0.8))
status <- ifelse(surv_time <= cens_time, 1, 0)
obs_time <- pmin(surv_time, cens_time)# 创建生存数据框
surv_data <- data.frame(time = obs_time, status = status, X)# 传统Cox回归 (只使用前5个变量，因为变量多时会报错)
cox_fit <- coxph(Surv(time, status) ~ Gene1 + Gene2 + Gene3 + Gene4 + Gene5, data = surv_data)
summary(cox_fit)# 准备数据
x <- as.matrix(surv_data[, 3:ncol(surv_data)])  # 预测变量
y <- Surv(surv_data$time, surv_data$status)     # 生存时间与状态# 拟合Lasso-Cox模型
lasso_fit <- glmnet(x, y, family = "cox", alpha = 1)  # alpha=1表示Lasso# 交叉验证选择最优lambda
cv_fit <- cv.glmnet(x, y, family = "cox", alpha = 1)# 绘制交叉验证结果
plot(cv_fit)# 最优lambda值
best_lambda <- cv_fit$lambda.min# 使用最优lambda重新拟合模型
final_lasso <- glmnet(x, y, family = "cox", alpha = 1, lambda = best_lambda)# 查看选择的变量及其系数
coef(final_lasso)# 提取非零系数
selected_vars <- coef(final_lasso)@Dimnames[[1]][which(coef(final_lasso) != 0)]
selected_coef <- coef(final_lasso)[which(coef(final_lasso) != 0)]
results <- data.frame(Variable = selected_vars, Coefficient = selected_coef)# 绘制系数图
ggplot(results, aes(x = Variable, y = Coefficient)) +geom_bar(stat = "identity") +coord_flip() +ggtitle("Selected Variables in Lasso-Cox Model") +theme_minimal()

输出：

Call:
coxph(formula = Surv(time, status) ~ Gene1 + Gene2 + Gene3 + Gene4 + Gene5, data = surv_data)n= 200, number of events= 121 coef exp(coef) se(coef)     z Pr(>|z|)    
Gene1 0.56683   1.76267  0.10197 5.559 2.71e-08 ***
Gene2 0.25203   1.28664  0.09467 2.662 0.007759 ** 
Gene3 0.33068   1.39192  0.10333 3.200 0.001374 ** 
Gene4 0.33642   1.39993  0.09460 3.556 0.000376 ***
Gene5 0.27406   1.31529  0.09266 2.958 0.003098 ** 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
Gene1     1.763     0.5673     1.443     2.153
Gene2     1.287     0.7772     1.069     1.549
Gene3     1.392     0.7184     1.137     1.704
Gene4     1.400     0.7143     1.163     1.685
Gene5     1.315     0.7603     1.097     1.577Concordance= 0.709  (se = 0.026 )
Likelihood ratio test= 63.3  on 5 df,   p=3e-12
Wald test            = 64.66  on 5 df,   p=1e-12
Score (logrank) test = 65.3  on 5 df,   p=1e-1230 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"s0
Gene1   6.201753e-01
Gene2   2.915195e-01
Gene3   3.549350e-01
Gene4   3.213577e-01
Gene5   3.288011e-01
Gene6  -9.586332e-02
Gene7  -2.326214e-01
Gene8  -2.277405e-01
Gene9  -2.113369e-01
Gene10 -2.877383e-01
Gene11  .           
Gene12 -4.402928e-02
Gene13  .           
Gene14  .           
Gene15  .           
Gene16  .           
Gene17  6.981656e-05
Gene18  .           
Gene19  .           
Gene20 -5.708374e-02
Gene21  .           
Gene22  4.294571e-02
Gene23  2.453387e-02
Gene24  .           
Gene25  .           
Gene26  .           
Gene27  1.483148e-01
Gene28  .           
Gene29  .           
Gene30  .