שְׁאֵלָה:
כלי ניתוח הישרדות בפייתון
MarkSAlen
2010-08-16 17:10:30 UTC
view on stackexchange narkive permalink

אני תוהה אם יש חבילות לפיתון המסוגלות לבצע ניתוח הישרדות. השתמשתי בחבילת ההישרדות ב- R אך ברצוני להעביר את עבודתי לפייתון.

השתמש ב- Rpy כדי להתקשר ל- R מ- Python ;-)
RPy (2 עכשיו) כואב מאוד להתקנה מניסיוני.
ספק רב אם מפתחי הפיתון לניתוח הישרדות השקיעו מאמצים בכל מקום ליד מה שטרי תרנו ואחרים השקיעו בחבילת ההישרדות R ב -30 השנים האחרונות, כולל בדיקות מקיפות.חבילת ההישרדות עוברת את נהלי הבדיקה הקפדניים ביותר שראיתי בסטטיסטיקה.
מוסכם.חבילת 'ההישרדות' של R נמצאת בבדיקה מקרוב של קהילה גדולה.
שבע תשובות:
#1
+71
Cam.Davidson.Pilon
2013-09-08 08:59:15 UTC
view on stackexchange narkive permalink

עיין בפרויקט קווי חיים ¹ ליישום פשוט ונקי של מודלים של הישרדות בפייתון, כולל

  • אומדנים של פונקציות הישרדות
  • אומדני עקומות הסיכון המצטברות
  • מודל רגרסיית המפגע היחסי של קוקס
  • מודל הרגרסיה המשתנה בזמן של קוקס
  • מודלים AFT פרמטריים
  • מודל הרגרסיה התוסף של Aalen
  • בדיקות רב משתנות

יתרונות:

  • בנוי על גבי פנדות
  • טהור Python & קל להתקנה
  • מובנה בפונקציות זמירה
  • ממשק פשוט

תיעוד זמין כאן: תיעוד ודוגמאות

שימוש לדוגמא:

  מקווי חיים מייבא את KaplanMeierFittersurvival_times = np.array ([0., 3., 4.5, 10., 1.]) events = np.array ([False, True, True, False, True]) kmf = KaplanMeierFitter () kmf.fit (survival_times, event_observed = events) הדפס (kmf.survival_function_) הדפס (kmf.median_) kmf.plot ()  קוד> 

עלילות דוגמה מ 'ספריית העלילה המובנית:

enter image description here

  1. הצהרת אחריות: אני המחבר הראשי. פינג אלי (דוא"ל בפרופיל) לשאלות או משוב אודות קווי חיים .
(+1) שם די חכם לחבילת הישרדות.
#2
+22
csgillespie
2010-08-16 19:05:44 UTC
view on stackexchange narkive permalink

AFAIK, אין שום חבילות ניתוח הישרדות בפיתון. כהערות mbq לעיל, המסלול היחיד הזמין יהיה אל Rpy.

גם אם הייתה קיימת חבילת פיתון טהורה, הייתי נזהר מאוד בשימוש בה, בפרט הייתי מסתכל על:

  • באיזו תדירות היא מתעדכנת.
  • האם יש לה בסיס משתמשים גדול?
  • האם יש לה טכניקות מתקדמות?

אחד היתרונות של R, האם הסטנדרט הללו חבילות מקבלות כמות עצומה של בדיקות והזנת משתמשים. כאשר מטפלים בנתונים אמיתיים, מקרי קצה לא צפויים יכולים לזחול פנימה.

בחמש השנים האחרונות דברים רבים השתנו (לטובה) עבור פייתון.וידאו [תשובה מאת Cam.Davidson.Pilon] (http://stats.stackexchange.com/a/69484/6552) ב- [Lifelines] (http://lifelines.readthedocs.org/).
#3
+9
ars
2010-08-16 21:30:54 UTC
view on stackexchange narkive permalink

python-asurv הוא מאמץ להעביר את תוכנת asurv לשיטות הישרדות באסטרונומיה. אולי כדאי לפקוח עין, אבל cgillespie צודק בדברים שצריך להיזהר מהם: יש לה דרך דרך ללכת והפיתוח לא נראה פעיל. (AFAICT קיימת שיטה אחת בלבד ואפילו הושלמה, ייתכן שהחבילה חסרה למשל נגידי ביו-סטטיסטיקה.)

כנראה עדיף לך להשתמש בחבילת הישרדות ב- R מ- Python דרך משהו כמו RPy או PypeR. לא היו לי בעיות לעשות זאת בעצמי.

#4
+8
Josh Hemann
2010-09-16 21:53:29 UTC
view on stackexchange narkive permalink

PyIMSL מכיל קומץ שגרות לניתוחי הישרדות. זה בחינם כמו בבירה לשימוש לא מסחרי, נתמך באופן מלא אחרת. מהתיעוד במדריך למשתמש הסטטיסטי ... ()

מנתח את נתוני ההישרדות באמצעות המודל הליניארי הכללי: survivalGlm ()

אומדנים המשתמשים במצבים פרמטריים שונים: survivalEstimates ()

מעריך פונקציית סכנת אמינות באמצעות גישה אנפרמטרית: nonparamHazardRate ()

מייצר אוכלוסייה וטבלאות חיים קבוצתיות: lifeTables ()

#5
+5
Carl Smith
2012-07-24 06:13:39 UTC
view on stackexchange narkive permalink

כעת תוכל להשתמש ב- R מתוך IPython, כך שתרצה לבדוק את השימוש ב- IPython עם סיומת R.

אתה יכול לתת דוגמה לכך? אני סקרן לנסות את זה!
אני מאמין שאתה מתייחס לממשק [R magic] (http://ipython.org/ipython-doc/dev/config/extensions/rmagic.html) (המשתמש ב- `rpy2`). גם אני אשמח לראות דוגמה מהירה. (לפי הבנתי, מודלים של הישרדות עדיין אינם זמינים במלואם ב [statsmodels] (http://statsmodels.sourceforge.net/devel/).)
אני לא בטוח מדי לגבי דוגמאות סטטיסטיקה, אבל אתה יכול להשיג מחברות מ- github עם דוגמאות של C, אוקטבה ו- [R] (https://github.com/ipython/ipython/blob/master/docs/examples/notebooks/ rmagic_extension.ipynb) הרחבות. עליך להריץ את המחשב הנייד כדי להשתמש בהם ללא ספק, אך אני בטוח שתוכל להשתמש באותו קוד בכל ממשק.
@user603 הנה הדגמה פשוטה: http://nbviewer.ipython.org/4383682/; זה מסתמך על iPython די חדש, אני מאמין.
#6
+3
sebp
2018-10-07 22:39:53 UTC
view on stackexchange narkive permalink

אני רוצה להזכיר גם את הישרדות scikit, המספקת מודלים לניתוח הישרדות שניתן לשלב בקלות עם כלים מ- scikit-learning (למשל אימות צולב KFold).

נכון לכתיבת שורות אלה, scikit-survival כולל יישומים של

  • אומדן נלסון-אלן לתפקוד סכנה מצטברת.
  • אומדן קפלן-מאייר לתפקוד ההישרדות.
  • המודל של המפגע היחסי של קוקס עם וללא קנס רשת אלסטי.
  • מודל זמן כישלון מואץ.
  • מכונת וקטור תומכת הישרדות.
  • מודל קוקס המוגבר לשיפוע.
  • אינדקס קונקורדנציה להערכת ביצועים.
scikit-survival הוא מעולה למשימות הקשורות לחיזוי בזמן לאירוע!
#7
+1
oDDsKooL
2013-06-25 20:59:05 UTC
view on stackexchange narkive permalink

מלבד השימוש ב- R דרך RPy או שווה ערך קיימות מספר שגרות ניתוח הישרדות ב modelsmodels (לשעבר sicpy. statsmodel ) ספריית פיתון. עם זאת, הם נמצאים בחבילת "ארגז החול", כלומר הם לא אמורים להיות מוכנים לייצור כרגע.

למשל. יש לך את המודל של קוקס המקודד לסכנה פרופורציונלית כאן.



שאלה ותשובה זו תורגמה אוטומטית מהשפה האנגלית.התוכן המקורי זמין ב- stackexchange, ואנו מודים לו על רישיון cc by-sa 2.0 עליו הוא מופץ.
Loading...