1 探索性分析对数据进行一个整体的理解1.1 查看数据都有一些什么特征将测试集和训练集合并，方便后续的数据处理 import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
train = pd.read_csv('G:\\titani
# 实现生存时间预测 Python
## 概述
在本文中，我将指导你如何使用 Python 实现生存时间预测。这是一个非常有用的任务，可以帮助我们预测一个实体（例如患者、设备等）的生存时间。
## 流程
首先，让我们看一下整个实现生存时间预测的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 特征工程 |
| 3 | 模型选择 |
| 4 |
原创
2024-04-27 04:23:45
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前言生存分析可以简单概括为：研究特定事件的发生与时间的关系的回归。这里特定事件可以是：病人死亡、病人康复、用户流失、商品下架等。以用户流失为例：将用户下首单日期当做“出生”时刻，用户注销（或长时间不下单）当做“死亡”时刻(用户流失），两者相减即为用户的生存时间。当研究用户流失与时间的关系时我们往往会在意，什么样性别年龄的客户、在什么样消费力水平下、面对什么样促销力度诱惑、结合什么样的召
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2024-08-12 22:43:32
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一，文档字符串文档字符串，指在函数开头部位，解释函数的交互接口的字符串，doc是文档documentation的缩写。下面是一个例子:$ cat a.py
#!/bin/python
def polyline(t, n, length, angle):
""" #注意这里要缩进
Draws n line segments with the given length
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2024-05-20 22:36:18
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项目背景：本项目从数据分析的角度，寻找与生存率项目相关的生存因素，建立逻辑回归模型预测tantic人员生存情况。1.提出问题：找出最优模型来预测titanic乘客生存结果项目概况：Titanic号的沉没是历史上最惨痛的沉船事故之一。在1912年4月15号，Titanic首次航行便因撞击冰山而沉没。在2224名乘客和船员中，有1502人因事而死亡。这场事故令世界为之震惊，随之便引起了人们
# 生存预测：Python 及其应用
生存预测（Survival Prediction）是一种用于分析个体在特定时间段内生存的可能性或发生事件的时间的统计学方法。在医学、金融和社会科学等领域，生存预测的应用尤为广泛。生存预测不仅可以帮助研究人员了解疾病的进展和治疗效果，还可以辅助决策，提高资源的利用效率。
本文将介绍如何使用Python进行生存预测，包括数据准备、模型构建和结果可视化，并给出具
概述参考自：如何在R软件中求一致性指数C-index，C指数即一致性指数（concordance index），用来评价模型的预测能力。c指数是指所有病人对子中预测结果与实际结果一致的对子所占的比例。它估计了预测结果与实际观察到的结果相一致的概率。c指数的计算方法是：把所研究的资料中的所有研究对象随机地两两组成对子。以生存分析为例，对于一对病人，如果生存时间较长的一位的预测生存时间也长于另一位的预
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2023-11-01 18:26:56
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1.k近邻算法比如样本含x，y两个维度，共3类样本。现在给出一个测试[1,108]，计算测试与样本每一个的L2距离。现在给定一个k值，比如10，统计距离前10个最小中各类别出现的概率，取最大的那个作为预测类别。https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_1_knn.html 2.例子（海伦女士） 2.1处理数据def file2matrix(fi
生存分析的来历生存分析(Survival Analysis)来源于基础医学领域，最早用来研究各种治疗方案对病人寿命的影响。而寿命则用一个end event(死亡)的方式衡量。基本定义如下：T为标记事件发生的时间。生存函数(Survival Function)。用来描述未发生end event的样本的比例随时间变化的趋势。$S(t) = P(T > t)$Hazard函数(Hazard Fun
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2024-01-30 11:38:27
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# SparkMLlib生存预测
## 引言
在医学研究、金融风险评估和其他领域中，生存预测是一个重要的问题。生存预测的目标是根据一组预测因素来预测一个个体的生存时间或事件发生的概率。SparkMLlib是一个用于大规模数据处理和机器学习的开源框架，提供了丰富的机器学习算法和工具。本文将介绍如何使用SparkMLlib进行生存预测，并通过代码示例演示。
## 数据准备
生存预测通常需要使用
原创
2023-08-30 10:50:10
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1.项目背景本实践任务目标是对人脑的脑瘤进行分类，数据集分为no_tumor（无肿瘤）、glioma_tumor（胶质瘤）、meningioma_tumor（脑膜瘤）、pituitary_tumor（垂体瘤）四类，范例图片如下。本项目用到的数据集：链接: https://pan.baidu.com/s/1xWLEAfx4yepcurakRneG7g 提取码: kmk82.算法原理介绍 &
0. 简介生存分析（survival analysis）是生物医学研究中常用的分析方法。在队列随访研究中，我们会事先定义一些观察终点，比如肿瘤复发、患者死亡、血压达标等，这些终点称为事件（event）。从研究开始到发生事件的时间间隔称为生存时间（survival time），某些场景下也称为失效时间（failure time）。由于生存时间数据具有以下两个特点，所以提出生存分析这一特殊的分析方法：
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2024-07-10 15:49:02
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def unigram_MLE(train_corpus, test_corpus):
"""最大似然估计法估算一元语法概率,简单地将每个单词出现的频率相乘（P（w1w2w3）=p(w1)*p(w2)*p(w3)），返回该频率"""
train_tokens = preprocess( train_corpus )
test_tokens = preprocess( tes
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2024-04-12 14:03:05
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泰坦尼克号生存预测1.背景与挖掘目标“泰坦尼克号”的沉没是历史上最臭名昭著的海难之一。1912年4月15日，泰坦尼克号在处女航中与冰山相撞后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并导致了更好的船舶安全条例。造成沉船事故的原因之一是没有足够的救生艇供乘客和机组人员使用。虽然在沉没中幸存了一些运气，但一些人比其他人更容易生存，如妇女、儿童和上层阶级。请根据
源代码移步：https://github.com/xf4j/brats18摘要：多模态MRI扫描对胶质瘤不同子区（包括瘤周水肿、坏死核心、增强和非增强肿瘤核心）的精确分割，对脑肿瘤的诊断、预测和治疗具有重要的临床意义。然而，由于肿瘤外观和形状的高度异质性，子区域的分割非常具有挑战性。最近使用深度学习模型的发展证明了它在过去几个脑分割挑战以及其他语义和医学图像分割问题中的有效性。脑肿瘤分割中的大多数
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2023-11-27 19:49:17
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有时，比研究具体数值更好的方法是研究比率：死亡人口在总人口中的比率。比如，我们可以计算美国各州每年死于脑癌的人在该州人口中所占的比例，而无须逐州统计死于脑癌的人数等原始数据。按照这种方法，得出的排行榜完全不同。南达科他州很不幸地位列榜首，每10万人中每年死于脑癌的人数为5.7人，远远超出每年3.4人的全美脑癌死亡率。排在南达科他州之后的是内布拉
DFS 对个人来讲真是个奇怪的遍历算法，但最后再仔细看来却是相当重要的算法，难怪在CLRS的chapter notes中讲到由Hopcroft和Tarjan首先意识到DFS的重要性，记住Tarjan这个人，他在图论上有着相当大的贡献，而且首次引入了amortized analysis(分摊分析)，这两位同时获得了图灵奖。DFS如此重要，以下几乎全翻译自CLRS，包括部分习题的解答。 顾名
# KM生存时间分析及其Python实现
生存分析是一种统计学方法，用于分析时间到事件的数据（如设备故障、疾病复发等）。K-M（Kaplan-Meier）生存曲线是一种用来估算生存函数的非参数统计方法，它特别适用于生存时间数据。
## 生存分析的背景
在医学研究和生物统计学中，生存时间分析的目标通常是了解患者在治疗后的生存时间分布。K-M生存曲线通过对观察到的事件（如死亡或疾病复发）进行建模
缺失值分析处理可视化&数据分析代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')train = pd.read_csv("train.csv")test =&n
原创
2022-10-23 21:57:21
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简介：这篇笔记主要记录一下redis中key自动过期的设置。 命令介绍：1.expire可用版本： >=1.0.0时间复杂度： O(1)命令格式： expire key seconds作用：为给定的key设置生存时间，当key过期时，它会被自动删除。返回值：设置成功返回1，失败返回0。注意：设置了生存时间的key，依然可以使用del直接删除。使用其他命令修改带生存时间key的值的时候，这个k
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2021-01-27 09:45:46
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