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#Copy from version in 'ToPublish' / Github
library(plyr)
library(dplyr)
library(mice)
library(miceadds)
library(pROC)
# To normalize numeric data
z_transform = function(impList_item){
df_num = impList_item[unlist(lapply(impList_item, is.numeric))]
df_fac = impList_item[unlist(lapply(impList_item, is.factor))]
means = lapply(df_num, mean)
sds = lapply(df_num, sd)
df_num_transf = data.frame(lapply(df_num, scale, center = TRUE, scale = TRUE))
df_new = cbind(df_num_transf, df_fac)
return(list(df_new, means, sds))
}
# Imputing data
impute = function(imp_df, seed=42){
numeric_cols = c('ventricles','hippocampus', 'icv', 'educ',
'age','abeta', 'tau', 'bmi', 'fdg', 'mmse')
factor_cols = c('dx_bl', 'sex', 'alc_cat', 'smok_cat','hyp_ind', 'apoe4', 'cardio')
imp_df_sel = cbind(imp_df[, numeric_cols],
colwise(factor, ordered=TRUE)(imp_df[factor_cols[!factor_cols%in%c('sex', 'apoe4')]]),
sex=factor(imp_df$sex), apoe4 = factor(imp_df$apoe4) #Sex should not be an ordered factor.
)
impData = mice(imp_df_sel, m=1, seed=seed)
imputed_df = complete(impData, action = 1) #Get imputed dataset
# Z-transform imputed data
imputed_df_t = z_transform(imputed_df)
imp_t_df = imputed_df_t[[1]] #get transformed values
#Save means and sds of all imputed variables.
#The function returns the means/sds before the z-transformation
imp_t_means = imputed_df_t[[2]]
imp_t_sds = imputed_df_t[[3]]
#Revalue dx_bl for every impList item
imp_t_df$dx_bl = revalue(imp_t_df$dx_bl, c("1"="0", "2"="1", "3"="1", "4"="1"))
return(list(imp_t_df, imp_t_means, imp_t_sds))
}
# Extract SEM parameters
extract_semparams = function(parTable_df){
lhs_betas = parTable_df$lhs[parTable_df$op=='~']
model_strs = c()
variances = c()
ths = c()
ths_df = data.frame()
for(endov in unique(lhs_betas)){
df = parTable_df[parTable_df$lhs==endov,]
model_str = ''
for(row in 1:nrow(df)){
rhs = df[row, 'rhs']
lhs = df[row, 'lhs']
op = df[row, 'op']
param = df[row, 'est']
if(row==1){
if(op=='~'){
model_str = paste(model_str, param, '*', rhs)}}
if(row>1 & op=='~'){
model_str = paste(model_str, '+ (', param, ') *', rhs )}
if(op=='~1'){
model_str = paste(model_str, '+ (', param, ')' )}
#save the variance into the variance vector
if(op=='~~'){
if(rhs==lhs){
variances = c(variances, param)}
}
#variances = c(variances, ifelse(rhs==lhs, param, 1))
#variances = c(variances, param)}
#Attach threshold
ths = ifelse(op=='|', param, NA)
ths_df = rbind(ths_df, data.frame(endov=endov, ths=ths))
}
model_strs = c(model_strs, model_str)
}
genData_df = data.frame(endov=unique(lhs_betas), variances, model_strs)
return(list(genData_df, na.omit(ths_df)))
}
# Generate endogenous variables
generate_endogenous = function(genData_df, ths_df = ths_df, a, ap, s, n_samples, numeric_cols=numeric_cols){
cat_cols = c('hyp', 'alc', 'smo', 'cardio', 'dx')
for(ii in genData_df$endov){
#if(ii%in%numeric_cols){
variance = genData_df$variances[genData_df$endov==ii]
if(variance<0){variance=variance+1}
std_dev = sqrt(variance)
rand_noise = rnorm(n_new_samples, mean = 0, sd=std_dev)
assign(ii, eval(parse(text=genData_df$model_strs[genData_df$endov==ii])) + rand_noise)
#}else{ #If categorical variable
#variance = genData_df$variances[genData_df$endov==ii]
#std_dev = sqrt(variance)
#rand_noise = rnorm(n_new_samples, mean = 0, sd=std_dev)
# sim0 = eval(parse(text=genData_df$model_strs[genData_df$endov==ii])) + rand_noise
#ths = ths_df$ths[which(ths_df$endov == ii)]
#assign(ii, mapply(FUN=function(sim0, ths){ifelse(sim0>ths,1,0)}, sim0, ths))
#assign(ii, eval(parse(text=genData_df$model_strs[genData_df$endov==ii])) + rand_noise)
#}
}
### APPLY THRESHOLD AFTER LOOP AT THE END:
for(cc in cat_cols){
sim0 = get(cc)
ths = ths_df$ths[which(ths_df$endov == cc)]
assign(cc, mapply(FUN=function(sim0, ths){ifelse(sim0>ths,1,0)}, sim0, ths))
}
all_sim = data.frame(a=a, ap=ap, s = s, dx= factor(dx), me=me, hi=hi, educ = educ, ab=ab, ve = ve,
bmi = bmi, hyp = factor(hyp), alc=factor(alc), smo = factor(smo), tau = tau,
icv = icv, fdg = fdg, cardio = factor(cardio))
return(all_sim)
}
# Initialize report
init_report = function(){
report <- data.frame(sim = NA_real_,
ICI0_logistic_all = NA_real_,
ICI0_logistic_par = NA_real_,
ICI0_logistic_child = NA_real_,
ICI0_logistic_exo = NA_real_,
ICI1_logistic_all = NA_real_,
ICI1_logistic_par = NA_real_,
ICI1_logistic_child = NA_real_,
ICI1_logistic_exo = NA_real_,
ICI2_logistic_all = NA_real_,
ICI2_logistic_par = NA_real_,
ICI2_logistic_child = NA_real_,
ICI2_logistic_exo = NA_real_,
ICI3_logistic_all = NA_real_,
ICI3_logistic_par = NA_real_,
ICI3_logistic_child = NA_real_,
ICI3_logistic_exo = NA_real_,
ICI4_logistic_all = NA_real_,
ICI4_logistic_par = NA_real_,
ICI4_logistic_child = NA_real_,
ICI4_logistic_exo = NA_real_,
ICI5_logistic_all = NA_real_,
ICI5_logistic_par = NA_real_,
ICI5_logistic_child = NA_real_,
ICI5_logistic_exo = NA_real_,
ICI0_elastnet_all = NA_real_,
ICI0_elastnet_par = NA_real_,
ICI0_elastnet_child = NA_real_,
ICI0_elastnet_exo = NA_real_,
ICI1_elastnet_all = NA_real_,
ICI1_elastnet_par = NA_real_,
ICI1_elastnet_child = NA_real_,
ICI1_elastnet_exo = NA_real_,
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balacc3_gbm_par = NA_real_,
balacc3_gbm_child = NA_real_,
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balacc4_gbm_par = NA_real_,
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balacc5_gbm_child = NA_real_,
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)
return(report)
}
grid_search_elastnet = function(dev_df, outcome='dx'){
#Get best lambda for Lasso-Regression (alpha=1)
library(dplyr)
library(glmnet)
X = data.matrix(dplyr::select(dev_df,-outcome))
y = data.matrix(dev_df[, outcome])
cv <- cv.glmnet(X, y, family = "binomial", nfold = 10,
type.measure = "deviance", alpha = 1)
lambda.1se = cv$lambda[cv$lambda == cv$lambda.1se]