绘制logisitc回归的风险预测值的nomogram图

 nomogram图，又称列线图，诺模图，可直接用于计算预测的分数

#first need to set path
setwd('E:\\Course\\cluster') #设置当前工作目录
getwd() #查看当前工作目录
thyroid<- read.table("thyroid.csv",header=FALSE,sep=",") #loaddata=thyroid
data=thyroid[,1:10] #太多不拟合fix(data)
rownames(data)[1]<-"thyroidlabel"#把1,2的标签换成0 1
for (i in 1:455)
{if(data[i,1]==2)data[i,1]=0
}data=data[,-13]###标签换成yes no的离散的  但是不好用
if(0){
for (i in 1:455)
{if(data[i,13]==0)data[i,13]='no'
else data[i,13]='yes'
}}
###library(rms)## 第三步 按照nomogram要求“打包”数据，绘制nomogram的关键步骤,??datadist查看详细说明
ddist <- datadist(data)
options(datadist="ddist") ## 第四步 构建模型
## 构建logisitc回归模型
mod <- lrm(data$thyroidlabel~.,data = data)
mod <- glm(data$thyroidlabel ~.,family=binomial(link = "logit"),data = data)  ## 绘制logisitc回归的风险预测值的nomogram图
nom <- nomogram(f1, fun= function(x)1/(1+exp(-x)), # or fun=plogislp=F, funlabel="LN Metastasis Risk")
plot(nom)nom <- nomogram(mod,lp=T,lp.at = seq(-5,5,by=0.5),fun=function(x) 1/(1+exp(-x)),funlabel = 'Risk of metastasis',fun.at = c(0.05,seq(0.1,0.9,by=0.1),0.95),conf.int = c(0.1,0.7))plot(nom,lplabel = 'Linear Predictor',fun.side = c(1,1,1,1,3,1,3,1,1,1,1),label.every = 3,col.conf = c('blue','green'),conf.space = c(0.1,0.5),col.grid = gray(c(0.8,0.95)),which='shock')

结果如上图所示

参考资料可以去丁香园上找

参考文献：

doi:10.1093/jnci/djv291 Establishment and Validation of Prognostic Nomograms for Endemic Nasopharyngeal Carcinoma

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