R语言中optimal.cutpoint包报错

R语言中使用optimal.cutpoint包报错
请问各位为什么会这样呢，我想得出我数据里面的约登指数，但是代码总是报错
图一为表格中数据的头几行
图二为报错内容
上面报错写我的Prevalence应该大于0小于1
但是我的预测值都是大于0小于1，分组也只有0和1（即是否有癌症），搞不明白哪里出问题了
下面是代码：

optimal.cutpoint.Youden <- optimal.cutpoints(
  X = "预测值", status = "分组", 
  tag.healthy = 'Good', methods = "Youden", OriginData, 
  pop.prev = NULL, control = control.cutpoheints(), 
  ci.fit = FALSE, conf.level = 0.95, trace = FALSE)

以下答案基于ChatGPT与GISer Liu编写：

根据你提供的代码和报错信息，可以看到你使用optimal.cutpoints函数时，给定的参数值可能存在问题。其中，函数的第一个参数X应该指定预测变量的名称，而第二个参数status应该指定分类变量（即分组）的名称。

请检查一下你给定的参数值是否正确，并确保预测变量和分类变量在你的数据集中存在。此外，你可以尝试指定其他的优化方法（如maxstat或MLE），看看是否能够正常运行。如果还是存在问题，建议查看一下函数的文档或联系函数作者或其他使用者，获取更多帮助。
另外，你可以检查一下你的数据中是否存在缺失值或其他异常情况，这可能也会导致函数报错。你可以使用summary函数或其他数据检查工具来帮助你检查数据质量。

回答采用GPT 辅助
根据你提供的代码和错误信息，我猜测问题可能出现在 pop.prev = NULL 参数上。根据 optimal.cutpoints() 函数的文档，pop.prev 参数用于设置参考人群中某个特定状态（如疾病发病率）的先验概率。在你的代码中，pop.prev 参数被设置为 NULL，这意味着函数将使用数据中的真实发病率作为参考人群中该特定状态的先验概率。

然而，根据你提供的数据，即使所有个体都是健康的，也无法保证真实发病率为0。这可能导致函数认为你提供的数据不符合其要求，从而报告错误。因此，你可以尝试将 pop.prev 参数设置为0.5，表示参考人群中该特定状态的先验概率为50%。

修改代码如下：

optimal.cutpoint.Youden <- optimal.cutpoints(
  X = "预测值", status = "分组", 
  tag.healthy = 'Good', methods = "Youden", OriginData, 
  pop.prev = 0.5, control = control.cutpoheints(), 
  ci.fit = FALSE, conf.level = 0.95, trace = FALSE)

Error: There are no healthy subjects in your dataset. Please review data and
variables. Prevalence must be a value higher than O and lower than 1.
错误：数据集中没有健康的受试者。请查看数据和变量。患病率必须大于O且小于1。
从错误来看，需要检查下你的数据和变量。患病率必须大于O且小于1

首先，你的代码中出现了一个拼写错误：control.cutpoheints()应该是control.cutpoints()，其次，在optimal.cutpoints函数中使用的pop.prev参数也可能是导致错误的原因。你可以尝试将其设置为NULL，并再次运行代码，看看问题是否解决了

参考GPT和自己的思路，根据错误信息提示，您的数据集中的健康人数为0，因此预测结果中的Prevalence无法计算。请仔细检查数据集中是否存在标签（status）为Good的数据，并确保输入的参数与数据集相匹配。

如果您已经确认数据集中存在Good标签的数据，您可以尝试以下解决方法：

1 确保将数据集正确传递给了OriginData参数，检查参数的拼写是否正确。
2 确认数据类型是否正确。在R中，有时候数值数据默认为字符型，可能会影响到数据的计算和处理。您可以使用str()函数检查数据类型。
3 尝试手动计算Prevalence（患病率）并将其作为参数传递给pop.prev。例如，如果您的数据中有100个样本，其中有20个标记为Good，则Prevalence为0.2，您可以将pop.prev参数设置为0.2。
4 检查是否有重复的样本，您可以使用duplicated()函数查找重复的行。

根据您提供的信息，可能需要对数据进行一些调整才能在optimal.cutpoints函数中正确运行。

首先，您需要确保“分组”列中的值只是0或1，而不是其他值。您可以使用以下代码检查分组列中是否有非0或1的值：

table(OriginData$分组)

如果您发现分组列中确实有其他值，则需要将它们更改为0或1。您可以使用以下代码将分组列中的所有非0值都更改为1：

OriginData$分组[OriginData$分组 != 0] <- 1

然后，您需要确保“预测值”列中的值是连续的，而不是离散的。您可以使用以下代码检查预测值列中的唯一值数量：

length(unique(OriginData$预测值))

如果预测值列中的唯一值数量小于数据集中的行数，则您需要将预测值转换为连续的值。您可以使用以下代码将预测值转换为连续的值：

OriginData$预测值 <- as.numeric(as.factor(OriginData$预测值))

最后，您可以尝试再次运行optimal.cutpoints函数并检查是否还会出现错误。

希望这些信息能够帮助您解决问题！

该回答引用ChatGPT

您可以尝试使用以下代码

optimal.cutpoint.Youden <- optimal.cutpoints(
  X = "预测值", status = "分组", 
  tag.healthy = '0', tag.disease = '1', 
  methods = "Youden", data = OriginData, 
  pop.prev = NULL, control = control.cutpoints(), 
  ci.fit = FALSE, conf.level = 0.95, trace = FALSE)

请注意，“tag.healthy”和“tag.disease”参数用于指定数据中“健康”组和“疾病”组的标签。在上面的代码中，“0”被指定为“健康”组的标签，“1”被指定为“疾病”组的标签。请根据您的数据中的实际分组标签来相应地更改这些标签。

另外，请注意，如果您的数据集中仅包含一个组，那么“optimal.cutpoints”函数将无法计算约登指数，因为这需要至少两个不同的组。

该回答引用ChatGPT哦
首先，确保对optimal.cutpoint包有一个正确的理解。optimal.cutpoint包主要用于通过计算任务分类阈值的最佳分割点，并可以看到其基于某些评估指标（如AUC）表现的最佳分类器的阈值。
接下来，仔细检查遇到的任何错误，并了解报错原因。如果需要，可以尝试清理已安装的各类包，或重新安装对应的包
如果仍然无法解决问题，可以尝试搜索R-help邮件列表中是否有关于optimal.cutpoint相关的同样问题，或联系R-help问题解决者，他们可以提供更准确和专业的帮助来解决此问题。此外，还可以尝试在社交网站上搜索optimal.cutpoint相关的信息，看看其他用户是否遇到过这个问题，以获取解决思路。

R语言中optimal.cutpoint包 报错

R语言中optimal.cutpoint包报错