审稿人：请添加Hosmer-Lemeshow检验的结果

主要观点总结

本文主要介绍了对R语言在生物医学中使用模型校准度的评估，包括Hosmer-Lemeshow检验的多种方法。文章提到了获取数据、模型建立、模型检验及校准曲线绘制的过程，并列举了几种进行Hosmer-Lemeshow检验的R包的使用方法。

关键观点总结

关键观点1: 文章介绍了模型校准度的重要性及Hosmer-Lemeshow检验的作用。

模型校准度是衡量模型预测概率和真实概率之间差异的重要指标。Hosmer-Lemeshow检验是评估逻辑回归模型拟合优度的一种方法。

关键观点2: 文章提供了获取数据的方法。

数据获取是建立模型的第一步，文中提到了通过公众号后台回复“校准曲线”集合获取数据集的方式。

关键观点3: 文章介绍了模型建立的过程。

文中通过R语言建立逻辑回归模型，并使用data.frame类型的数据集进行建模。

关键观点4: 文章列举了五种进行Hosmer-Lemeshow检验的R包及其使用方法。

文中详细介绍了ResourceSelection、generalhoslem、performance、PredictABEL和glmtoolbox这五个R包的使用方法和结果提取方式。

关键观点5: 文章提到了绘制校准曲线的方法。

文中介绍了如何使用R语言绘制校准曲线，并在图中添加Hosmer-Lemeshow检验的结果。

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