机器学习mime1包报错

Question

101种机器学习，在用mime1包时ROC1曲线画不出来

#AUC曲线
> all.auc.1y <- cal_AUC_ml_res(res.by.ML.Dev.Prog.Sig = res,train_data = list_train_vali_Data[["Dataset1"]],
+                              inputmatrix.list = list_train_vali_Data,mode = 'all',AUC_time = 1,
+                              auc_cal_method="KM")
--- Data preprocessing ---
[1] "Dataset1"
[1] "Dataset2"
[1] 3026
[1] "Dataset3"
[1] "RSF"
[1] "StepCox[both] + RSF"
Error in survdiff.fit(y, groups, strata.keep, rho) : 
  There is only 1 group

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

你遇到的错误信息是：

Error in survdiff.fit(y, groups, strata.keep, rho) : 
  There is only 1 group

这个错误通常发生在使用 survdiff 函数时，输入的数据中只存在一个分组（group），而 survdiff 是用于比较不同组之间的生存差异的函数。因此，如果模型预测结果或数据中没有足够的分组信息，就会报错。

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🚨 问题分析

在你的代码中：

all.auc.1y <- cal_AUC_ml_res(res.by.ML.Dev.Prog.Sig = res,
                             train_data = list_train_vali_Data[["Dataset1"]],
                             inputmatrix.list = list_train_vali_Data,
                             mode = 'all',
                             AUC_time = 1,
                             auc_cal_method="KM")

• res 可能是模型预测的结果。
• train_data 是训练数据集。
• inputmatrix.list 是包含多个数据集的列表。
• auc_cal_method="KM" 表示使用 Kaplan-Meier 方法计算 AUC。

但在这个过程中，模型可能没有生成多个分组的预测结果，导致 survdiff 报错。

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✅ 解决方案

1. 检查 res 数据结构

确保 res 包含了多个预测结果（即多个分组），例如：

str(res)

如果你发现 res 中只有单个模型的预测值（如仅有一个列），则需要检查模型是否正确地进行了多分类或多组预测。

重点：确保 res 中有多个分组（如不同模型、不同时间点等）

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2. 确保 mode = "all" 正确使用

在 cal_AUC_ml_res 函数中，mode = "all" 会尝试为所有模型和数据集计算 AUC。如果你只运行了一个模型（如 RSF 或 StepCox），可能会导致分组不足。

重点：确保你确实运行了多个模型（如 RSF + StepCox）并保存在 res 中

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3. 检查 list_train_vali_Data 的结构

确认 list_train_vali_Data 中包含多个数据集（如 Dataset1, Dataset2, Dataset3）：

names(list_train_vali_Data)

如果有多个数据集，且每个数据集都对应不同的模型输出，则可以正常计算 AUC。

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4. 修改代码以确保多组数据

你可以尝试手动指定多个模型进行预测，并将结果合并到 res 中。例如：

# 假设你已经训练了两个模型：model1 和 model2
res <- list(model1 = predict(model1), model2 = predict(model2))

然后重新调用 cal_AUC_ml_res 函数：

all.auc.1y <- cal_AUC_ml_res(res.by.ML.Dev.Prog.Sig = res,
                             train_data = list_train_vali_Data[["Dataset1"]],
                             inputmatrix.list = list_train_vali_Data,
                             mode = 'all',
                             AUC_time = 1,
                             auc_cal_method="KM")

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5. 如果仍然无法解决，考虑以下替代方法

a. 使用 survAUC 包绘制 ROC 曲线

如果你只需要绘制 ROC 曲线，可以使用 survAUC 包，而不是依赖 mime1 包中的 cal_AUC_ml_res 函数。

安装并加载包：

install.packages("survAUC")
library(survAUC)

示例代码：

# 假设你有一个生存对象 Surv(time, event)
# 并且有预测风险值 risk.score

# 计算 AUC
auc_result <- survAUC(Surv(time, event) ~ risk.score, data = your_data)

# 绘制 ROC 曲线
plot(auc_result, main = "ROC Curve using survAUC")

重点：survAUC 是一个更稳定、功能更全面的生存分析 AUC 工具

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📌 总结

| 步骤 | 说明 | |------|------| | 1 | 检查 res 是否包含多个分组（如多个模型预测） | | 2 | 确保 mode = "all" 被正确使用 | | 3 | 验证 list_train_vali_Data 是否包含多个数据集 | | 4 | 手动指定多个模型预测结果，避免只有一个模型 | | 5 | 如果仍无法解决，建议使用 survAUC 包绘制 ROC 曲线 |

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💡 示例代码（修改后）

# 假设你有两个模型，分别为 model1 和 model2
res <- list(
  model1 = predict(model1),
  model2 = predict(model2)
)

# 再次调用 cal_AUC_ml_res
all.auc.1y <- cal_AUC_ml_res(res.by.ML.Dev.Prog.Sig = res,
                             train_data = list_train_vali_Data[["Dataset1"]],
                             inputmatrix.list = list_train_vali_Data,
                             mode = 'all',
                             AUC_time = 1,
                             auc_cal_method="KM")

# 查看结果
print(all.auc.1y)

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如果你愿意提供 res 和 list_train_vali_Data 的部分数据，我可以进一步帮你调试具体问题。