sebp/scikit-survival

何を解決するか

生存分析（時間-イベント分析または信頼性分析とも呼ばれる）のためのツールを提供します。これは、共変量とイベント発生までの時間の間に関係を確立するために使用されます。従来の機械学習とは異なり、『打ち切りデータ』（研究期間中にイベントがまだ発生していない、または観測されていないデータ）を特に扱います。

動作方法

scikit-learnの上に構築されており、生存分析モデルを馴染み深い機械学習パイプラインに統合しています。これにより、ユーザーはデータ前処理や交差検証にscikit-learnの既存機能を活用しつつ、打ち切り観測を考慮した専門的なモデルを適用できます。

対象ユーザー

臨床研究や信頼性工学において、打ち切り記録を含む時間-イベントデータを分析する必要があるデータサイエンティストや研究者。

特徴

• 機械学習パイプラインとのシームレスな統合を実現するため、scikit-learnの上に構築されています。
• 右打ち切りデータを特に設計・対応しています。
• データ前処理や交差検証用の多様な生存モデルとツールを提供しています。