生存分析模型生成和性能评估我想要预测一组患者 15 年内的死亡率。 数据经过右删失，15 年观察中死亡率为 7%。 用于推导预测模型的数据集约为 3,500 名受试者和 2,000 名用于外部验证的数据集。
我运行了 Cox 比例风险模型，在其中确定了显着的预测变量及其风险比，并运行了参数生存分析，在输出中提供了显着的预测变量和概率估计。
然而，1. 为什么我无法使用拟合比例风险报告生成预测概率公式，2.如何才能
我评估从参数生存平台导出的预测公式的性能（准确性、AUROC 等），就像使用名义逻辑平台一样？
数据探索和可视化预测建模和机器学习质量和工艺工程可靠性分析回复：生存分析模型生成和性能评估感谢您及时、明确的回复
回复：生存分析模型生成和性能评估在 Cox 比例风险模型中，因变量是连续的：事件发生时间。因此，无法进行估计——数据的审查性质实际上不允许这样做。同样，您寻求的度量（AUC 等）不会出现在连续响应变量中。您确实获得了生存曲线，因此您可以使用生存概率作为时间的函数，并且您确实获得了置信区间的信息。您应该能够使用保存的预测公式和验证数据来测量一些性能特征（例如，将估计生存百分比与作为年数函数的实际生存百分比进行比较）。
