定义

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Python，matplotlib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。