用R语言实战教程：一步步制作 Logistic 回归的 Nomogram 校准曲线与列线图

列线图作为常用的预测图形显示被常用在SCI论文中，在前面的章节，我们已经讲过怎么使用R语言制作COX回归的列线图制作，并进行了内部验证，今天我们来说说怎么使用R语言进行Logistic回归列线图并校准度曲线绘制。

我们使用SPSS自带的一个Breast cancer survival肿瘤数据来演示，

首先我们我们要把R包导入，

library(foreign)

library(survival)

library(rms)

然后导入数据，删除缺失值

bc

                use.value.labels=F,to.data.frame=T)

bc

对数据进行打包

dd

options(datadist="dd")

建立Logistic回归模型

formula1

fit1

解析模型summary(fit1)

绘制列线图

nom1

               fun=function(x)1/(1+exp(-x)),

               lp=F,

               fun.at = c(0.1,0.3,0.5,0.7,0.9),

               funlabel = "Risk")

plot(nom1)

建立校准曲线并绘制曲线图

cal1

plot(cal1,xlim=c(0,1.0),ylim=c(0,1.0),

     xlab = "Nomogram PredictedSurvival", ylab = "Actual Survival")

还可以对图片进行进一步美化

是不是非常简单呀，动动小手关注一下吧。