Как предсказать оценку Brier для регрессии Кокса?

Question

Я использую пакет mlr для машинного обучения в R. Я использую алгоритм cvcoxboost в наборе данных и хотел бы рассчитать оценку Brier для выходных данных.

Это должно работать, так как listMeasures(cvcoxboost.tsk) также перечисляет измерение ibrier. Весь код выглядит так:

cvcoxboost.lrn = makeLearner("surv.cv.CoxBoost") 
cvcoxboost.tsk = makeSurvTask(data = data, target = c("time", "event"))
cvcoxboost.mod = train(cvcoxboost.lrn, cvcoxboost.tsk, subset = data.train) 
cvcoxboost.tsk.pred = predict(cvcoxboost.mod, task = cvcoxboost.tsk, subset = data.test)

listMeasures(cvcoxboost.tsk) # "iauc.uno" "featperc"    "ibrier"      "timeboth"  "timetrain"   "timepredict" "cindex.uno"  "cindex"  

performance(cvcoxboost.tsk.pred, measures = mlr::cindex)
performance(cvcoxboost.tsk.pred, measures = cindex.uno, model = cvcoxboost.mod, task = cvcoxboost.tsk)
performance(cvcoxboost.tsk.pred, measures = mlr::ibrier, model = cvcoxboost.mod, task = cvcoxboost.tsk)

... и я получаю ошибку No method for evaluating predicted probabilities from objects in class: CoxBoost.

Answer 1

ibrier работает только для определенных учащихся, которые поддерживаются пакетом pec, например randomForestSRC или cox. В настоящее время это недостаточно хорошо документировано, но вы можете заглянуть в пакет pec, чтобы увидеть, какие модели поддерживаются.