Question

我正在尝试根据R中的RANDOMFORESTSRC插图执行随机森林生存分析。我有一个包含59个变量的数据框 - 其中14个是数字，其余是因子。数字中的2个是TIME（直到死亡的天数）和DIED（0/1死或不死）。我遇到了两个问题：

trainrfsrc<- rfsrc(Surv(TIME, DIED) ~ .,
                   data = train, nsplit = 10, na.action = "na.impute")

trainrfsrc给出：错误率：17.07％

工作正常，但探索错误率，如：

plot(gg_error(trainrfsrc))+ coord_cartesian(y = c(.09,.31))

返回：

geom_path: Each group consists of only one observation. Do you need to adjust the group aesthetic?

或：

a<-(gg_error(trainrfsrc))

a 
error ntree 1 NA 1 2 NA 2 3 NA 3 4 NA 4 5 NA 5 6 NA 6 7 NA 7 8 NA 8 9 NA 9 10 NA 10

所有1000棵树的NA。对于每个尝试过的树木，没有错误率吗？

第二个问题是尝试使用VIMP探索最重要的变量，例如：

plot(gg_vimp(trainrfsrc)) + theme(legend.position = c(.8,.2))+ labs(fill = "VIMP > 0")

它返回：

In gg_vimp.rfsrc(trainrfsrc) : rfsrc object does not contain VIMP information. Calculating...

有什么想法吗？感谢

Answer 1

设置err.block = 1（或1和ntree之间的某个整数）应解决返回NA错误的问题。您可以查看rfsrc下的帮助文件以阅读有关err.block的更多信息。