生存分析的深度学习
torchlife的Python项目详细描述
火炬生命
Survival Analysis using pytorch
这个图书馆采用一种深入学习的方法来进行生存分析。在
安装
pip install torchlife
如何使用
不需要一个表示死亡事件的数据列。在
import pandas as pd
import numpy as np
url = "https://raw.githubusercontent.com/CamDavidsonPilon/lifelines/master/lifelines/datasets/rossi.csv"
df = pd.read_csv(url)
df.rename(columns={'week':'t', 'arrest':'e'}, inplace=True)
<；样式范围>；
.dataframe tbody tr th:仅类型{
垂直对齐：中间；
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
| t | e | fin | age | race | wexp | mar | paro | prio | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 20 | 1 | 0 | 27 | 1 | 0 | 0 | 1 | 3 |
| 1 | 17 | 1 | 0 | 18 | 1 | 0 | 0 | 1 | 8 |
| 2 | 25 | 1 | 0 | 19 | 0 | 1 | 0 | 1 | 13 |
| 3 | 52 | 0 | 1 | 23 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 4 | 52 | 0 | 0 | 19 | 0 | 1 | 0 | 1 | 3 |
from torchlife.model import ModelHazard
model = ModelHazard('cox', lr=0.5)
model.fit(df)
λ, S = model.predict(df)
让我们绘制数据帧中第4个元素的生存函数：
x = df.drop(['t', 'e'], axis=1).iloc[2]
t = np.arange(df['t'].max())
model.plot_survival_function(t, x)
- 项目
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