ePCR：生存预测的集合惩罚Cox回归
DREAM 9.5 mCRPC前列腺癌挑战赛期间开发的基于最佳集合的惩罚Cox回归（ePCR）框架<https://www.synapse.org/ProstateCancerChallenge网站>发表于Guiney J、Wang T、Laajala TD等人（2017）<doi:10.1016/S1470-2045（16）30560-5>本文提供了这一模型，以及相应的后续工作。虽然最初的目标是对前列腺癌的最晚期、转移性阉割抵抗前列腺癌（mCRPC）进行建模，但随后扩展了建模框架，以涵盖晚期前列腺癌（CRPC）的非转移形式。提供了易于安装的基于集成的模型S4对象，并提供了基于真实队列的模拟示例数据集，以说明该包的使用。ePCR方法的功能依赖于在患者队列中构建阶层的集合并对其进行平均，每个集合成员由高度优化的惩罚/正则Cox回归模型组成。为构建新的模型对象提供了各种交叉验证和其他建模模式。
| 版本： |
0.11.0 |
| 取决于： |
R（≥3.5.0） |
| 进口： |
gr设备、图形、统计数据、方法，格尔姆奈特,哈姆雷特,生存,时间ROC,普拉克玛,博尔斯塔德2,插补 |
| 建议： |
MASS（质量）,收益率,c060号，实用程序，矩阵(≥ 1.5-0),针织物,市场营销 |
| 出版： |
2024-02-19 |
| 作者： |
蒂穆·丹尼尔·拉贾拉[aut，cre]，米卡·穆托贾维[ctb] |
| 维护人员： |
蒂穆·丹尼尔·拉贾拉（Teemu Daniel Laajala） |
| 许可证： |
GPL-2型|GPL-3型[扩展自：GPL（≥2）] |
| 需要编译： |
不 |
| 材料： |
自述文件 新闻 |
| CRAN检查： |
ePCR结果 |
文档：
下载内容：
反向依赖关系：
链接：
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