Logistic回归全流程代码，包含:导入数据 数据划分 基线表生成 LASSO回归
批量单因素logistic 多因素logistic 列线图 ROC 校准曲线
DCA
这个程序主要是对一个数据集进行分析和建模。下面我会逐步解释程序的每个部分。
导入数据和格式转换部分：
首先，程序指定了一个路径变量path，你需要将其更改为你自己的路径。
然后，程序使用read.csv函数从一个csv文件中读取数据，并将其存储在变量data中。
接下来，程序使用dplyr包中的transmute函数对数据进行格式转换。它将一些列转换为因子变量（分类变量），并保持其他列不变。这里使用了factor函数和levels参数来指定每个因子变量的水平。
最后，程序使用VIM包中的aggr函数检查数据中是否存在缺失值，并以可视化的方式显示缺失情况。
数据划分部分：
首先，程序使用set.seed函数设置随机数种子，以确保结果的可重现性。
然后，程序使用caret包中的createDataPartition函数将数据集划分为训练集和测试集，比例为70:30。划分的结果存储在变量num中。
最后，程序使用划分结果将数据集分为训练集和测试集，分别存储在变量train和test中。
基线表生成部分：
首先，程序使用tableone包中的CreateTableOne函数生成基线表。该函数接受一些参数，包括要汇总的变量、分层变量、数据来源等。
在这个程序中，基线表中的变量由myVars和catVars指定。myVars是要汇总的所有变量，catVars是分类变量。
然后，程序使用print函数打印基线表，并将结果存储在变量tabMat中。
最后，程序使用write.csv函数将基线表保存为csv文件。
LASSO筛选变量部分：
首先，程序使用model.matrix函数将自变量数据转换为矩阵形式，以满足LASSO回归的要求。这里使用了model.matrix和data.matrix函数来进行数据转换。
然后，程序使用glmnet包中的glmnet函数进行LASSO回归。该函数接受自变量矩阵x、因变量向量y、回归类型family和正则化参数alpha等。
接下来，程序使用plot函数绘制LASSO回归的结果图，显示不同正则化参数下的系数收缩情况。
然后，程序使用交叉验证方法选择最佳的正则化参数，并使用cv.glmnet函数进行交叉验证。该函数接受自变量矩阵x、因变量向量y、回归类型family、正则化参数范围lambda和交叉验证折数nfolds等。
最后，程序使用coef函数提取最小正则化参数下的非零系数，并将结果存储在变量Coefficients中。
批量单因素Logistic回归部分：
首先，程序定义了一个函数Uni_log，用于进行批量单因素Logistic回归。该函数接受一个自变量名作为参数，并返回回归结果的数据框。
然后，程序使用colnames函数提取训练集中的变量名，并存储在变量var.names中。
接下来，程序使用lapply函数对var.names中的每个变量应用Uni_log函数，得到一个包含多个回归结果的列表。
最后，程序使用ldply函数将列表中的回归结果整合成一个数据框，并将结果保存为csv文件。
多因素Logistic回归部分：
首先，程序使用as.formula函数构建多因素Logistic回归的公式，其中包含单因素回归中显著的变量。
然后，程序使用glm函数进行多因素Logistic回归。该函数接受公式form、回归类型family和数据来源data等。
接下来，程序使用summary函数对回归结果进行总结，并提取系数、标准误差、置信区间和p值等。
最后，程序将提取的结果整合成一个数据框，并将结果保存为csv文件。
列线图、模型验证部分：
这部分包括ROC曲线、校准曲线和DCA曲线的绘制。
首先，程序使用pROC包中的roc函数计算训练集和测试集的ROC曲线。
然后，程序使用plot函数绘制ROC曲线，并标出AUC值。
接下来，程序使用calibrate函数计算训练集和测试集的校准曲线。
最后，程序使用ggDCA包绘制DCA曲线。
这个程序涉及到的知识点包括数据导入和格式转换、数据划分、基线表生成、LASSO回归、批量单因素Logistic回归、多因素Logistic回归、模型验证等
以下是一个示例的Logistic回归全流程代码，包含了你提到的各个部分。请注意，这只是一个示例，具体实现可能因为数据集和软件包的不同而有所不同。你可以根据自己的需求进行修改和调整。
```R
# 导入所需的包
library(readr)
library(dplyr)
library(VIM)
library(caret)
library(tableone)
library(glmnet)
library(pROC)
library(calibrate)
library(ggDCA)
# 导入数据和格式转换部分
path <- "your_data_path" # 将路径更改为你自己的路径
data <- read_csv(file.path(path, "data.csv"))
# 格式转换
data <- data %>%
mutate(factor_var1 = as.factor(var1),
factor_var2 = as.factor(var2),
factor_var3 = as.factor(var3))
# 检查缺失值
aggr(data)
# 数据划分部分
set.seed(123) # 设置随机数种子
num <- createDataPartition(data$target, p = 0.7, list = FALSE)
train <- data[num, ]
test <- data[-num, ]
# 基线表生成部分
myVars <- c("var1", "var2", "var3", "var4")
catVars <- c("factor_var1", "factor_var2", "factor_var3")
tabMat <- CreateTableOne(vars = myVars, strata = catVars, data = train)
print(tabMat)
write.csv(tabMat, file.path(path, "baseline_table.csv"))
# LASSO回归
x <- model.matrix(target ~ var1 + var2 + var3 + var4, data = train)
y <- train$target
lasso_model <- glmnet(x, y, family = "binomial", alpha = 1)
plot(lasso_model)
cv_model <- cv.glmnet(x, y, family = "binomial", alpha = 1)
Coefficients <- coef(cv_model, s = "lambda.min")
# 批量单因素Logistic回归
Uni_log <- function(var_name) {
formula <- as.formula(paste("target ~", var_name))
model <- glm(formula, data = train, family = "binomial")
result <- summary(model)$coefficients
return(result)
}
var.names <- colnames(train)[1:4]
results <- lapply(var.names, Uni_log)
results_df <- ldply(results)
write.csv(results_df, file.path(path, "univariate_logistic_results.csv"))
# 多因素Logistic回归
formula <- as.formula("target ~ var1 + var2 + var3 + var4")
multi_model <- glm(formula, data = train, family = "binomial")
summary_df <- summary(multi_model)$coefficients
write.csv(summary_df, file.path(path, "multivariate_logistic_results.csv"))
# 列线图、模型验证部分
roc_train <- roc(train$target, predict(multi_model, type = "response"))
roc_test <- roc(test$target, predict(multi_model, newdata = test, type = "response"))
plot(roc_train, main = "ROC Curve (Train)", col = "blue")
lines(roc_test, col = "red")
legend("bottomright", legend = c("Train", "Test"), col = c("blue", "red"), lty = 1)
calibration_train <- calibrate(roc_train, method = "boot", B = 100)
calibration_test <- calibrate(roc_test, method = "boot", B = 100)
plot(calibration_train, main = "Calibration Curve (Train)", col = "blue")
lines(calibration_test, col = "red")
legend("bottomright", legend = c("Train", "Test"), col = c("blue", "red"), lty = 1)
dca_train <- ggDCA(roc_train)
dca_test <- ggDCA(roc_test)
plot(dca_train, main = "DCA Curve (Train)", col = "blue")
lines(dca_test, col = "red")
legend("bottomright", legend = c("Train", "Test"), col = c("blue", "red"), lty = 1)
```
请注意，这只是一个示例代码，具体实现可能因为数据集和软件包的不同而有所不同。你需要根据自己的数据集和需求进行适当的修改和调整。
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