小庞统计——R语言生存数据机器学习预测模型3.0版本正式发布！（付费获取）此代码是继2.0版本的基础上进行了优化，绘图质量、模型内容进一步提升，增加所有生存模型（RSF、Cox、GBM、Coxboost、Survivalsvm、Xgboost 、Superpc、plsRcox）的SHAP解释，网页制作版本（对接所有生存模型的网页制作，后续更新）。目前该版本是多种机器学习组合，多方面评价，以及所有模型SHAP解释的全新版本，涵盖大多数生存机器学习的内容，在工作量，以及质量上都有进一步提升。

目前我们的代码依旧是简单操作，即可实现生存机器学习的全流程。

只用准备好自己的数据，确定自己的研究方向。即可复现以下过程

根据目前SCI发表的文章，进行了正常流程的代码编写，从开始的数据数据集划分，基础表格，单因素分析，以及单因素、多因素Cox回归结果表格制作，均有代码生成。

模型评价包含，时间依赖AUC（各个生存时间点的AUC评价），校准曲线、ROC曲线、C-index；

最终可以根据模型的预测值将患者划分为高低风险组，并评价不同风险组患者的生存差异，并绘制K-M生存曲线。

可以通过对多种生存机器学习进行shap解释，确定最佳的预后变量。

由于工作量以及技术难度的提升，本次整套代码价格389元！！！(获取私信联系）！通过运行代码，即可得到以下结果：

毋庸置疑，本次依然是全程售后

以下给出代码的部分运行结果图：

单因素多因素Cox回归结果表格（Cox确定预后因果关系变量）

常用过滤过拟合变量筛选变量方法：Lasso筛选变量

传统Nomogram列线图的绘制

构建多个机器学习模型，对比AUC以及Cindex

绘制不同模型不同年份的ROC曲线展现模型性能

绘制校准曲线，展现各个模型的拟合效果

通过临床获益DCA曲线，评价各个模型在不同生存概率下的临床获益情况

通过对比各个模型的shap重要性解释，来评价重要预后变量，并且可以解释生存机器学习黑盒原理

单个样本中各个变量的SHAP解释

通过偏相关依赖图，展示临床变量与SHAP值（结局之间的关联，变化趋势），示例数据没有提供连续变量，因此次图呈现的都是分类变量，存在连续变量时，点会呈现散状分布，黄色线条为拟合的变化趋势

后续跟新，各个生存模型的网页制作（网页制作目前还在美化，增加内容），可实现RSF、Cox、GBM、Coxboost、Survivalsvm、Xgboost 、Superpc、plsRcox所有模型的网页制作。

整套课程代码，包含了SCI的机器学习的正常分析流程，并包含了使用的示例数据，数据准备的指导、相关代码的解释。

整套课程代码一经售出，全程售后服务，包含代码报错解决，如果需要可以进行简单代码讲解，直到出现结果为止。

整套课程创建以及版权归小庞统计所有！