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列线图是一种相对传统的分析方法用于展示自变量和因变量的线性关系及其特征的重要程度。 现在用SHAP和机器学习库中的 Feature importance 工具可以实现类似甚至更好效果。不过很多传统的研究领域比较认这种方法。 列线图工具建立在多因素回归分析的基础上将多个预测指标进行整合然后采用带有刻度的线段按照一定的比例绘制在同一平面上从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系。
原理
先使用多因素回归逻辑回归Cox回归得出的结果然后根据回归系数算出Nomogram及画图。
处理流程
主要操作流程如下
数据处理 去掉共线性特征VIF判断多重共线性去掉单因素分析中不显著的特征去掉加了和不加对模型没什么影响的特征LASSO回归 做多因素回归用回归结果做Nomogram将结果图形化
怎么看图 Points 第一行是标尺 前几行是特征重要性 Total Points: 所有指标加在一起的得分 Risk对应风险值
工具
R语言实现方法详见Nomogram图不会画?看了这篇,小白也能轻松看懂搞定 Python没有Nomogram相关工具包需要自己实现详见 使用Pythonmatplotlib绘制Nomogram列线图
注意事项
如果是数值型变量乘了系数后影响可能比0/1项大很多可将数据值数据通过分界点转成0/1分界点的选择方法可用单变量做回归后代入模型找到AUC最佳点Youden index或者仅用单变量做一个二分类树让模型自动选分界点。
