调用riskRegression时rbindlist列数不匹配错误的原因与解决

我在量化两个独立的病因特异性Cox回归模型预测性能时，调用riskRegression包的Score函数遇到了rbindlist相关错误，疑似和fill=TRUE参数有关。

模型代码 #

library(survival)
a_t7_n8_cmprsk <- coxph(Surv(event.tid, event == 1) ~ t7, 
                        x = TRUE, data = df)

a_t0_n8_cmprsk  <- coxph(Surv(event.tid, event == 1) ~ n8, 
                         x = TRUE, data = df)

Score函数调用代码 #

library(riskRegression) 
u_n8_cmprsk <- Score(list("t7_n8" = a_t7_n8_cmprsk, "t0_n8" = a_t0_n8_cmprsk),
                     Hist(event.tid, event == 1) ~ 1,
                     data = df,
                     times = c(12, 30, 60), 
                     plots=c("cal"),
                     B = 100,
                     seed = 1,
                     split.method = "loob",
                     metrics = c("auc","brier"))

错误信息 #

Error in rbindlist(foreach::foreach(b = 1:B, .export = exports, .packages = "data.table", : Item 79 has 2 columns, inconsistent with item 1 which has 9 columns. To fill missing columns use fill=TRUE.

数据样本 #

df <- structure(list(t7 = c("pT1", "pT4a", "pT1", "pT4a", "pT1", "pT2", 
"pT2", "pT2", "pT3", "pT1", "pT2", "pT2", "pT1", "pT3", "pT3", 
"pT2", "pT2", "pT1", "pT1", "pT1", "pT4a", "pT1", "pT4a", "pT3", 
"pT1", "pT2", "pT2", "pT4a", "pT4a", "pT1", "pT4a", "pT2", "pT4a", 
"pT3", "pT1", "pT2", "pT4a", "pT1", "pT2", "pT1", "pT1", "pT2", 
"pT1", "pT2", "pT1", "pT2", "pT3", "pT4a", "pT2", "pT4a"), n8 = c("pN2b", 
"pN0", "pN0", "pN0", "pN0", "pN0", "pN0", "pN0", "pN3b", "pN0", 
"pN0", "pN1", "pN1", "pN3b", "pN0", "pN0", "pN1", "pN0", "pN0", 
"pN2b", "pN0", "pN3b", "pN3b", "pN3b", "pN0", "pN0", "pN2b", 
"pN3b", "pN1", "pN0", "pN0", "pN0", "pN3b", "pN3b", "pN2b", "pN0", 
"pN0", "pN0", "pN3b", "pN1", "pN0", "pN1", "pN3b", "pN0", "pN3b", 
"pN0", "pN3b", "pN0", "pN0", "pN1"), event.tid = c(82.4, 23.9, 
20.9, 0.4, 6.7, 124.2, 42.4, 38.8, 5.1, 6.5, 40.5, 15.3, 60.3, 
32.5, 62.9, 16.8, 14.8, 141, 63.4, 97.3, 13.2, 5.4, 134, 19.1, 
59.8, 179.5, 2.6, 130.7, 18.5, 40.5, 13.7, 52.9, 2.4, 9.3, 94.5, 
33.5, 79.3, 37.7, 12.7, 5.9, 98.5, 0.7, 17.5, 81.7, 24.4, 33.5, 
3.1, 3.1, 84.3, 7.9), event = c(0, 1, 0, 2, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 
0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 0, 1, 0, 0, 
2, 1, 1, 0, 2, 1, 2, 0, 1, 0, 2, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 1)), row.names = c(NA, 
-50L), class = "data.frame", na.action = structure(262:446, names = c("262", 
"263", "264", "265", "266", "267", "268", "269", "270", "271", 
"272", "273", "274", "275", "276", "277", "278", "279", "280", 
"281", "282", "283", "284", "285", "286", "287", "288", "289", 
"290", "291", "292", "293", "294", "295", "296", "297", "298", 
"299", "300", "301", "302", "303", "304", "305", "306", "307", 
"308", "309", "310", "311", "312", "313", "314", "315", "316", 
"317", "318", "319", "320", "321", "322", "323", "324", "325", 
"326", "327", "328", "329", "330", "331", "332", "333", "334", 
"335", "336", "337", "338", "339", "340", "341", "342", "343", 
"344", "345", "346", "347", "348", "349", "350", "351", "352", 
"353", "354", "355", "356", "357", "358", "359", "360", "361", 
"362", "363", "364", "365", "366", "367", "368", "369", "370", 
"371", "372", "373", "374", "375", "376", "377", "378", "379", 
"380", "381", "382", "383", "384", "385", "386", "387", "388", 
"389", "390", "391", "392", "393", "394", "395", "396", "397", 
"398", "399", "400", "401", "402", "403", "404", "405", "406", 
"407", "408", "409", "410", "411", "412", "413", "414", "415", 
"416", "417", "418", "419", "420", "421", "422", "423", "424", 
"425", "426", "427", "428", "429", "430", "431", "432", "433", 
"434", "435", "436", "437", "438", "439", "440", "441", "442", 
"443", "444", "445", "446"), class = "omit"))

回答 #

1. 错误原因 #

这个错误的核心是**留一交叉验证（loob）**的迭代过程中，某一轮生成的结果数据框列数与其他轮次不一致：

• 两个Cox模型分别基于t7和n8分类变量，当留一验证排除的样本对应的分类水平在剩余数据中完全消失时，模型拟合后的参数或性能指标列数会减少；
• 比如某轮排除样本后，t7的某个水平（如pT4a）在剩余数据中无记录，对应模型参数会缺失，导致该轮结果列数和其他轮次不匹配；
• riskRegression内部用rbindlist合并所有迭代结果时，默认要求所有数据框列数一致，因此抛出列数不匹配的错误。

2. 修复方法 #

有两种可行的修复方案：

方案1：更换交叉验证方法（优先推荐）

放弃split.method = "loob"，改用K折交叉验证，避免单样本排除导致的分类水平缺失问题：

u_n8_cmprsk <- Score(list("t7_n8" = a_t7_n8_cmprsk, "t0_n8" = a_t0_n8_cmprsk),
                     Hist(event.tid, event == 1) ~ 1,
                     data = df,
                     times = c(12, 30, 60), 
                     plots=c("cal"),
                     B = 100,
                     seed = 1,
                     split.method = "cv",
                     k = 10,  # 设置10折交叉验证
                     metrics = c("auc","brier"))

方案2：修改包内部rbindlist调用（需谨慎）

如果必须使用留一验证，可修改Score函数内部的rbindlist调用，添加fill=TRUE参数兼容列数不一致的情况：

1. 执行trace(riskRegression::Score, edit=TRUE)打开函数源码编辑界面；
2. 找到调用rbindlist的位置，将rbindlist(...)修改为rbindlist(..., fill=TRUE)；
3. 保存修改后重新运行代码。

此方法属于修改包内部逻辑，可能影响其他功能稳定性，仅在必须使用留一验证时采用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cmirian