诺莫图 (逻辑回归)

作者

[编辑] 郑虎;

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注记

Hiplot 网站

本页面为 Hiplot Nomogram (Logistic) 插件的源码版本教程，您也可以使用 Hiplot 网站实现无代码绘图，更多信息请查看以下链接:

https://hiplot.cn/basic/nomogram-logistic?lang=zh_cn

环境配置

系统: Cross-platform (Linux/MacOS/Windows)
编程语言: R
依赖包: rms; ggplotify

# 安装包
if (!requireNamespace("rms", quietly = TRUE)) {
  install.packages("rms")
}
if (!requireNamespace("ggplotify", quietly = TRUE)) {
  install.packages("ggplotify")
}

# 加载包
library(rms)
library(ggplotify)

数据准备

# 加载数据
data <- read.delim("files/Hiplot/130-nomogram-logistic-data.txt", header = T)

# 整理数据格式
dd <- datadist(data)
options(datadist = "dd")
## 建立 Logistic 模型并运行列线图
logistic_res <- lrm(data=data, as.formula(paste(
    colnames(data)[1], " ~ ",
    paste(colnames(data)[2:length(colnames(data))],
      collapse = "+"
    )
  ))
)
logistic_nomo <- nomogram(logistic_res, maxscale = 100,
  fun= function(x)1/(1+exp(-x)), lp=F, funlabel="Dead Risk",
  fun.at=c(.001,.01,.05,seq(.1,.9,by=.1),.95,.99,.999)
)

# 查看数据
head(data)

  status age sex ph.ecog ph.karno pat.karno meal.cal wt.loss
1      2  74   1       1       90       100     1175      NA
2      2  68   1       0       90        90     1225      15
3      1  56   1       0       90        90       NA      15
4      2  57   1       1       90        60     1150      11
5      2  60   1       0      100        90       NA       0
6      1  74   1       1       50        80      513       0

可视化

# 诺莫图 (逻辑回归)
p <- as.ggplot(function() {
  plot(logistic_nomo,
    scale = 1
  )
  title(main = "Nomogram (Logistic)")
})

p