생존분석 모델 생성 및 성능평가환자 집단에서 15년 동안의 사망률을 예측하고 싶습니다. 데이터는 오른쪽 중도절단되었으며 15년 동안 관찰한 결과 사망률이 7%였습니다. 예측 모델을 도출하기 위한 데이터 세트는 약 3,500개의 주제와 외부 검증을 위한 2,000개이다.
나는 Cox 비례 위험 모델을 실행하여 중요한 예측 변수와 위험 비율을 식별하고 중요한 예측 변수와 확률 추정을 출력에서 사용할 수 있는 모수적 생존 분석을 실행했습니다.
그러나 1. 적합 비례 위험 보고서로 예측 확률 공식을 생성할 수 없는 이유 2. 어떻게
나는 명목 물류 플랫폼에서 할 수 있는 것과 같은 방식으로 매개변수 생존 플랫폼에서 파생된 예측 공식의 성능(정확도, AUROC 등)을 평가합니다.
해석학Re: 생존분석 모델 생성 및 성능평가Cox Proportional Hazards 모델에서 종속 변수는 연속적입니다. 즉, 이벤트까지의 시간입니다.따라서 추정할 확률이 없습니다. 데이터의 중도절단된 특성으로 인해 실제로 허용되지 않습니다.마찬가지로 찾고자 하는 측정값(AUC 등)은 연속 응답 변수에 대해 발생하지 않습니다.생존 곡선을 얻었으므로 생존 확률을 시간의 함수로 사용할 수 있고 신뢰 구간에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.저장된 예측 공식과 검증 데이터를 사용하여 일부 성능 특성을 측정할 수 있어야 합니다(예: 예상 생존 백분율과 실제 생존 백분율을 연도의 함수로 비교).
Re: 생존분석 모델 생성 및 성능평가신속하고 명쾌한 답변 감사합니다
