如何解决CoxBoost 的相对变量重要性
我正在使用 surv.CoxBoost
包中的 mlr
拟合事件发生时间生存数据。我的问题:有没有办法获得拟合模型中变量的相对重要性?我已经看到 this 帖子详细说明了变量对 cvglment 的重要性,但在 CoxBoost 上没有看到任何内容。
有什么想法吗?
下面是一个使用 CoxBoost` 的模型示例。您可能需要从 here 安装 CoxBoost,因为似乎不再在 CRAN 上。
library(randomForestSRC)
library(mlr)
library(survival)
library(CoxBoost)
data(pbc,package="randomForestSRC")
data <- na.omit(pbc)
set.seed(9512)
train <- sample(1:nrow(data),round(nrow(data)*0.7))
data.train <- data[train,]
data.test <- data[-train,]
task = makeSurvTask( data=data.train,target=c('days','status'))
learner= makeLearner("surv.CoxBoost")
trained.learner=train(learner,task)
CoxBoostfit <- trained.learner$learner.model
CoxBoostfit$coefficients
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