请问怎么绘寻找高低风险阈值的图？

Question

请问怎么绘制这种寻找高低风险阈值的图？用下面的代码试过，第一次正常跑出图片。后面再跑就出错，提示Error in plot.window(...) : 'xlim'值不对。 在Plot里限制了xlim，又提示Error in length(log) && log != "" : 'length = 2' in coercion to 'logical(1)'。请问如何才能做出这种图呢？

##构建随机生存森林
rsf_t <- rfsrc(Surv(futime,fustat)~.,data = rt,
               ntree = 1000,nodesize = 15,##该值建议多调整
               splitrule = 'logrank',
               importance = T,
               proximity = T,
               forest = T,
               seed = 123)
rsf_t
#树的棵数与错误率的曲线图
pdf("error.pdf",10,5)
plot(rsf_t)
dev.off()
library(survminer)
#KM+ROC 分析
## 获得每个样本的 riskscore，进一步进行下游分析
score_t <- data.frame(rt[,c(1,2)],Score=rsf_t$predicted)
cut <- surv_cutpoint(score_t,'futime','fustat','Score')
cut

#绘制高低风险组的阈值图
plot(cut)
Error in plot.window(...) : 'xlim'值不对

plot(cut, xlim = c(0, 310), ylim = c(0, 310), palette = "npg")
Error in length(log) && log != "" : 
  'length = 2' in coercion to 'logical(1)'

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

在绘制的时候，需要注意以下几点：

1. 需要在调用 surv_cutpoint() 函数创建 cut 对象后再进行绘图。

2. 可以使用 plot() 函数创建默认的阈值图，或者使用 plot(cut, ...) 函数自定义图形。

3. 当出现 'xlim'值不对 或 'length = 2' in coercion to 'logical(1)' 错误时,需要根据错误提示调整绘图参数。

下面是详细的解决方案：

1. 调用 surv_cutpoint() 函数创建 cut 对象：

cut <- surv_cutpoint(score_t, "futime", "fustat", "Score")

1. 使用 plot() 函数创建默认的阈值图

plot(cut)

或者使用 plot(cut, ...) 函数自定义图形:

plot(cut, palette = "npg", xlab = "Score", ylab = "CSD")

1. 调整 xlim 和 ylim 参数以解决绘图错误：

plot(cut, palette = "npg", xlab = "Score", ylab = "CSD", xlim = c(0, 60), ylim = c(0, 1.2))

需要注意，高低风险组的阈值图通常都是呈倒U形状，所以绘制时需要在合适的范围内设置 xlim 和 ylim。