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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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
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
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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# Python实现Cox回归
Cox回归是一种生存分析方法，用于分析影响某个事件发生时间的因素。Python中有多种库可以实现Cox回归，比如lifelines和scikit-survival。本文将介绍如何使用lifelines库实现Cox回归，并通过一个实例来演示。
## lifelines库介绍
[lifelines](
## 安装lifelines
可以使用pip来安装life
原创
2024-05-17 03:21:30
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目录写在开头1. 介绍 lifelines 库1.1 lifelines库简介1.2 安装与环境配置2. 数据准备2.1 数据格式与结构2.2 处理缺失数据2.3 对异常值的处理3. Kaplan-Meier 曲线3.1 使用 lifelines 绘制生存曲线3.2 曲线解读3.3 额外补充4. Cox 比例风险模型4.1 lifelines 中的 Cox 模型4.1.1 数学公式4.1.2 C
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2024-09-22 15:58:38
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笔者看到lifelines的文档里面涵盖的生存分析的模块以及讲解，比能查到的任何地方都要完整，所以 把这个库作为学习素材。 当然，另外也可以参考一下SPSS软件里面的模块，也是非常经典的一些学习对象。 文章目录0 lifelines介绍0.1 lifelines几个重要方法0.2 完整的生存分析流程1 生存概率估计1.1 非参数：KM数据样式——durations1.2 绘制KM曲线1.3 分组K
是lifelines库中用于计算生存分析的一个类。使用KaplanMeierFitter类，我们可以对我们
原创
2023-06-14 17:56:51
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开篇语生存分析在医学研究中占有很大的比例，而且进行生存分析时，多用R语言、SPSS等工具进行生存分析，用python进行生存分析不多。因为发现一个python版的生存分析工具—lifelines ，这个库已经提供比较完善的生存分析相关的工具。自己又最近学习生存分析，然后结合lifelines开始编写这个项目。写代码的同时，也对一些生存分析中概念性的名词，根据自己的理解一起展示出来。因为是边学边写，
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2023-09-11 15:51:46
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开篇语生存分析在医学研究中占有很大的比例，而且进行生存分析时，多用R语言、SPSS等工具进行生存分析，用python进行生存分析不多。因为发现一个python版的生存分析工具—lifelines ，这个库已经提供比较完善的生存分析相关的工具。自己又最近学习生存分析，然后结合lifelines开始编写这个项目。写代码的同时，也对一些生存分析中概念性的名词，根据自己的理解一起展示出来。因为是边学边写，
# Python 实现 Cox 比例风险模型
## 引言
在生存分析中，Cox 比例风险模型是一种常用的统计模型，用于解释个体特征与生存时间之间的关系。它是一种半参数模型，可以在考虑协变量（covariates）的情况下估计生存时间的风险比例（hazard ratio），常用于预测疾病的风险因素。
在本文中，我们将介绍如何使用 Python 中的 lifelines 库来实现 Cox 比例风
原创
2024-07-14 06:25:13
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在数据科学和生物统计学中，生存分析是一项至关重要的技术，常用于研究“事件”发生的时间，如病人死亡或机器故障。在Python中，有几个生存分析库可供选择，如`lifelines`、`scikit-survival`等。这篇文章将为你详细介绍如何使用Python中的生存分析库，帮助你理解其应用背景、核心特征、实战比较、深度原理以及生态扩展。
## 背景定位
生存分析，又称为时间到事件分析，旨在研究
# Python生存曲线绘制
生存曲线在生存分析中是一种重要工具，广泛应用于医学、经济、社会科学等领域。它可以帮助我们分析特定事件（如病人死亡、设备故障等）发生的时间分布。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python绘制生存曲线，并以示例代码进行说明。
## 安装相关库
首先，我们需要安装一些必要的Python库，如`lifelines`和`matplotlib`。可以通过以下命令来安装：
用python做Cox分析的三个常见库的介绍和体验跟时间相关的数据分析（预测模型），一个是时间序列（X随时间变化），另外一个就是Cox（y随时间变化），都有专门的包，statsmodel、lifelines和scikit-survival 是python中做Cox分析常见的三个文库，各有特点，所以充分了解和应用这三个库是有助于做好Cox分析。注意 请选择本人发布的镜像：survival-imbal
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2024-05-14 15:41:28
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【lifelines中文wiki】生存分析简介英文原版连接应用领域生存分析最初是用来预测个人的寿命的。当遇到“这群人会活多长？”这类问题的时候，保险精算师、健康专家就会采用生存分析方法来解答。“这群人可以是一个国家的全体国民、或者患有某种疾病的人群、或者其它群体。一般来说，生存分析的研究对象是某一类患者。 生存分析的应用不局限于传统的“出生和死亡问题”，可以是用于预测任意事件的持续时间。例如，医学
摘要：本文对比了Python和R语言在医学数据分析中的应用，重点介绍了生存分析的关键步骤。文章详细讲解了不同统计检验方法（T检验、Z检验、卡方检验、Fisher检验）的适用场景和SPSS/Python实现方式，并演示了基线数据表、Kaplan-Meier生存曲线和COX回归分析的具体操作。通过实际代码示例，展示了如何使用Python的lifelines库绘制生存曲线和森林图，同时比较了SPSS的相应操作流程，为医学研究论文的数据分析提供了实用指导。
