只需三分钟，掌握生存相关机器学习算法-superpc和Ridge






只需三分钟，掌握生存相关机器学习算法-superpc和Ridge

小果  生信果  2023-07-30 19:01:38

生信人R语言学习必备

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机器学习，在生信文章中出现的频率越来越高，成为不可或缺的一部分分析内容，今天小果想带着大家学习一下生存相关机器学习的两种算法-superpc和Ridge

接下来小果为大家对这两种算法做一下简单介绍


superpc这个算法的中文名称叫做监督主成分分析，Ridge回归也是对参数进行约束的一种求解方程，Ridge回归是在均方损失函数后面添加L2正则化项，能够参数无限接近零；通过训练集数据进行模型构建，然后利用测试数据进行模型预测，并计算模型的预测效能的C指数，通过该指数来判断模型的好坏，选择最适合的模型，如果觉得推文不错，点赞加关注奥，话不多说，小果开始今天的分享啦！


1.安装需要的R包


install.packages(“tidyverse”)

BiocManager::install(“survcomp”)

install.packages(“superpc”)

install.packages(“survival”)

install.packages(“glmnet”)


2.载入需要的R包


library(superpc)

library(survival)

library(survcomp)

library(tidyverse)

library(glmnet)

3.读取数据


#TCGA.txt–训练集数据，第一列为样本信息，第二列表示生存状态，第三列表示生存时间，其他列为基因名

tcga <- read.table(“TCGA.txt”, header = T,sep = “t”, quote = “”, check.names = F)

#GSE57303–测试集数据，第一列为样本信息，第二列表示生存状态，第三列表示生存时间，其他列为基因名.

GSE57303 <- read.table(“GSE57303.txt”, header = T, sep = “t”, quote = “”, check.names = F)


4.所需数据格式整理




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# 生成包含2个数据集的列表

mm <- list(TCGA = tcga,

GSE57303 = GSE57303)

# 数据标准化

mm <- lapply(mm,function(x){

x[,-c(1:3)] <- scale(x[,-c(1:3)])

return(x)})

result <- data.frame()

# TCGA作为训练集

est_data <- mm$TCGA

#GSE57303作为测试集

w<-mm$GSE57303

#获得基因名

pre_var <- colnames(est_data)[-c(1:3)]

#提取训练集需要的列数据

est_dd <- est_data[, c(‘OS.time’, ‘OS’, pre_var)]

#提取测试集需要的列数据

w <- w[, c(‘OS.time’, ‘OS’, pre_var)]


5.superpc算法进行模型构建




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#训练集数据列表

data <- list(x = t(est_dd[, -c(1,2)]), y = est_dd$OS.time, censoring.status = est_dd$OS, featurenames = colnames(est_dd)[-c(1, 2)])

set.seed(123)

#利用训练集进行模型构建

fit <- superpc.train(data = data,type = ‘survival’, s0.perc = 0.5) #default

cv.fit <- superpc.cv(fit, data, n.threshold = 20, #default

n.fold = 10,

n.components = 3,

min.features = 5,

max.features = nrow(data$x),

compute.fullcv = TRUE,

compute.preval = TRUE)

#测试集数据列表

test <- list(x = t(w[,-c(1,2)]), y = w$OS.time, censoring.status = w$OS, featurenames = colnames(w)[-c(1,2)])

#利用训练集进行模型预测

ff <- superpc.predict(fit, data, test, threshold = cv.fit$thresholds[which.max(cv.fit[[“scor”]][1,])], n.components = 1)

#将数据类型改为数字

rr <- as.numeric(ff$v.pred)

rr2 <- cbind(w[,1:2], RS = rr)

#计算模型的预测效能的C指数

cc<-data.frame(Cindex=as.numeric(summary(coxph(Surv(OS.time,OS)~ RS,rr2))$concordance[1])) %>%

rownames_to_column(‘ID’)

cc$Model <- paste0(‘SuperPC’)

result <- rbind(result, cc)



6.Ridge算法进行模型构建




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#模型构建

x1 <- as.matrix(est_dd[, pre_var])

x2 <- as.matrix(Surv(est_dd$OS.time, est_dd$OS))

set.seed(seed)

fit = glmnet(x1, x2, family = “binomial”, alpha = 0, lambda = NULL)

cvfit = cv.glmnet(x1, x2,

nfold = 10, #例文描述：10-fold cross-validation

family = “binomial”,

type.measure = “class”

)

#模型预测

rs = as.numeric(predict(fit, type = ‘response’, newx = as.matrix(w[, -c(1,2)]), s = cvfit$lambda.min))

rr2 <- cbind(w[,1:2], RS = rs)

##计算模型的预测效能的C指数

cc <- data.frame(Cindex = as.numeric(summary(coxph(Surv(OS.time,OS) ~ RS, rr2))$concordance[1])) %>%

rownames_to_column(‘ID’)

cc$Model <- paste0(‘Ridge’)

Result <- rbind(result, cc)

write.table(Result,file=”superpc_ridge.txt”,row.names=F,col.names=T,sep=”t”,quote=F)



小果最终顺利的利用supersc和Ridge两种算法进行了模型构建和预测，并计算了预测效能C指数，来判断模型的好坏。

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今天小果的分享就到这里，欢迎大家和小果一起讨论学习，下期再见哦！

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