使用插入符号进行生存分析（随机生存森林）答案

【问题标题】：using caret for survival analysis (random survival forest)使用插入符号进行生存分析（随机生存森林）
【发布时间】：2015-07-09 21:02:44
【问题描述】：

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 包来拟合随机生存森林。

这行得通：

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)

我收到此错误：

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

有没有办法让这些Surv 对象与插入符号一起工作？我可以使用带有插入符号的其他面向生存分析的软件包吗？

谢谢

【问题讨论】：

标签： r r-caret

【解决方案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和/或测试这些功能，请离线联系我。

谢谢，

最大

【讨论】：

谢谢 Max，但是离线联系你是什么意思，写明信片？ :)
我猜 topepo 希望你推断出他是包的维护者。只需在 R 控制台输入maintainer("caret")，它就会返回他的电子邮件地址。
@topepo：还是caret没有生存分析接口的情况吗？（这是 SO 搜索“[r] 生存”中最“相关”的命中，它不是一个特别有用的公认答案。）

【解决方案2】：

我没有找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

【讨论】：

【解决方案3】：

R 中有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，洛伊克

【讨论】：