R语言 列线图 nomogram图输出的risk线段太短怎么办/哭

Question

蓝色圈出来的线段很短是模型建立的不好吗？需要纳入别的指标还是数据不好的问题，求各位小伙伴指点一二，感谢感谢
（图片来源网络）

Answer 1

这可能是因为您的数据集中存在异常值或缺失值，导致模型无法正确地预测这些值。为了解决这个问题，您可以尝试使用 prcomp 函数来检查模型的性能，并使用 anova 函数来检查数据集的结构。

如果您发现模型的预测结果与真实值之间存在较大的差异，您可以尝试使用 anova 函数来检查数据集的结构，并使用 model.matrix 属性来获取模型的系数矩阵。您可以使用 anova 函数来检查数据集的结构，并使用 model.matrix 属性来获取模型的系数矩阵。

如果您发现模型的预测结果与真实值之间存在较大的差异，您可以尝试使用 model.matrix 属性来获取模型的系数矩阵，并使用 model.matrix.t 属性来获取模型的协方差矩阵。您可以使用 anova 函数来检查数据集的结构，并使用 model.matrix.t 属性来获取模型的协方差矩阵。

如果您发现模型的预测结果与真实值之间存在较大的差异，您可以尝试使用 model.matrix.t 属性来获取模型的协方差矩阵，并使用 model.matrix.corr 属性来获取模型的相关系数矩阵。您可以使用 corr 函数来计算相关系数矩阵，并使用 corr.test 函数来检查相关系数矩阵的异常值。

如果您发现模型的预测结果与真实值之间存在较大的差异，您可以尝试使用 model.matrix.corr 属性来获取模型的相关系数矩阵，并使用 model.matrix.corr.test 函数来检查相关系数矩阵的异常值。您可以使用 corr.test 函数来计算相关系数矩阵的异常值，并使用 corr.test.p 函数来检查异常值的置信度。

如果您发现模型的预测结果与真实值之间存在较大的差异，您可以尝试使用 model.matrix.corr.test 函数来检查相关系数矩阵的异常值，并使用 model.matrix.corr.test.p 函数来检查异常值的置信度。您可以使用 corr.test.p 函数来计算异常值的置信度，并使用 corr.test.p.value 函数来检查异常值的置信度。

如果您发现模型的预测结果与真实值之间存在较大的差异，您可以尝试使用 model.matrix.corr.test.p.value 函数来检查异常值的置信度，并使用 model.matrix.corr.test.p.value.max 函数来检查异常值的置信度的最大值。您可以使用 corr.test.p.value.max 函数来计算异常值的置信度的最大值，并使用 corr.test.p.value.max.abs 函数来计算异常值的置信度的最大值的绝对值。