这门课聚焦生存数据中的时间依赖ROC，帮助你从普通二分类ROC过渡到真正符合随访场景的动态评价。课程以TCGA数据为例，完整讲解从status与OS时间整理、单因素/多因素生存建模、个体风险预测，到1年、3年、5年等时间点AUC计算与ROC绘制的全流程。你将学会单模型与多模型、单时间点与多时间点的曲线叠加，掌握时间单位换算、最大随访时间导致AUC为NA的处理，以及颜色、图例、线宽、小数位数等美化与PDF输出技巧。适合正在做肿瘤预后、临床预测模型、医学统计和生存分析的研究生、医生及科研人员，也适合需要快速提升R实战绘图能力的学习者。学完后，你能独立完成时间依赖ROC分析，正确解读不同随访时间的预测效能，并输出可用于论文和汇报的专业图形。