只需三分钟，掌握生存相关机器学习算法-superpc和Ridge
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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
5.superpc算法进行模型构建
#训练集数据列表
6.Ridge算法进行模型构建
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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