def predict_median_func(churn0): unconditioned_sf = cph.predict_survival_function(churn0) conditioned_sf = unconditioned_sf.apply(lambda c: (c / c.loc[df.loc[, 'tenure']]).clip(upper=1)) churn0_median_survive_new = median_survival_times(conditioned_sf).T return churn0_median_survive...
event_observed=df['arrest']) # 绘制生存曲线 kmf.plot_survival_function() # 初始化Cox比例风险模型拟合器并拟合数据 cph = CoxPHFitter() cph.fit(df, duration_col='week', event_col='arrest') # 打印模型摘要 cph.print_summary() # 预测生存概率 survival_probs = cph.predict_survival_function(...
对测试集的一些个体进行预测,并绘制生存线,数字代表样本序号。 surv_hat=cph.predict_survival_function(test[selected].reset_index()) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,9)) for i in (5,10,50,100,150,200,500,1000): surv_hat[i].plot(label=str(i)) plt.legend() plt.show() 1. 2. 3. 4...
# 创建随机森林模型rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)# 训练模型rf_model.fit(X_train, y_train)# 预测rf_predictions = rf_model.predict(X_test)# 计算准确率rf_accuracy = accuracy_score(y_test, rf_predictions)print(f"随机森林准确率: {rf_accuracy}") 4.K-m...
survival_predictions=cph.predict_survival_function(X_test_selected) 这里使用CoxPHFitter类来拟合Cox回归模型,并使用训练集进行拟合。然后,使用拟合的模型对测试集进行预测,得到生存概率的预测值。 请注意,上述代码中的变量和数据集名称可能需要根据实际情况进行调整。另外关于lifeline进行生存分析的更多细节可以参考 文档...
probs =1-np.array(model.predict_survival_function(test_data).loc[13]) actual = test_data['Churn'] fraction_of_positives, mean_predicted_value =calibration_curve(actual, probs, n_bins=10, normalize=False) ax1.plot(mean_predicted_value,fraction_of_positives, "s-", label="%s" %("CoxPH...
exf.plot_survival_function() 威布尔模型(Weibull model)生存函数 指数分布是威布尔分布的特例:x~exp( )~威布尔分布 (1/ ,1)。威布尔分布的累积分布函数为 ( )=1−exp(−( / ) )。 当< 1 时:失效率随时间降低 当= 1 时:失效率保持恒定(指数分布) ...
y_pred=model.predict(X_test)# 查看模型参数print("模型斜率(w): ",model.coef_)print("模型截距(b): ",model.intercept_) 以上两种方法分别展示了如何从基础开始手动实现线性回归以及如何使用Scikit-Learn这一高效工具来快速完成任务。根据具体需求和项目复杂度,可以选择适合的实现方式。
(时间+是否事件发生)durations=[5,8,12,15,20,3,7,9]events=[1,1,0,1,1,0,1,1]# 1: 事件发生,0: 删失# 拟合 Kaplan-Meier 曲线kmf=KaplanMeierFitter()kmf.fit(durations,event_observed=events)# 绘制生存曲线kmf.plot_survival_function()plt.title("Kaplan-Meier 生存曲线")plt.ylabel("生存...
Discover basic supervised machine learning algorithms and Python's scikit-learn, and find out how to use them to predict survival rates for Titanic passengers.