Лесные участки с использованием пакета forestmodel действительно хороши для многомерной регрессии Кокса.Однако у меня есть проблемы с заменой имени исходных переменных и факторов моего информационного кадра на окончательные метки представления (т. Е. Переменная: age2 для «возраста»; факторы: 0 для «<60», 1 для «≥60»). У меня естьсвоего рода ограниченное знание кодирования R, но я попробовал пакет expss для добавления меток к переменным и факторам.Однако coxph () работает не с метками, а с факторами.</p>
Это моя кодировка:
Пропорциональная модель Кокса:
mcox<-coxph(pblsurv~age2+sex1+origin,data = pbl)
Лесной участок с использованием пакета forestmodel:
print(forest_model(mcox))
Имена переменных в финалесюжет: возраст2, пол1, происхождение;поэтому я использовал пакет expss для добавления меток:
pbl <- apply_labels(pbl,
age2 = "Age",age2 = c("<60"=0,"≥60"=1),
sex1 = "Gender",sex1 = c("Female"=0,"Male"=1),
origin = "Ethnicity",origin =c("Non=hispanic"=0, "Hispanic"=1))
Однако после применения меток coxph не работал:
mcox<-coxph(pblsurv~age2+sex1+origin,data = pbl)
Error in coxph(pblsurv ~ age2 + sex1 + origin, data = pbl) :
data contains an infinite predictor
Любая идея, какой дополнительный код использовать в print(forest_model(mcox)) дляокончательная презентация журнала?