numpy Python中的索引

oymdgrw7 于 11个月前发布在 Python

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我正在寻找Harrell's c-index（索引）的python/sklearn/lifelines/whatever实现，这在random survival forests中提到。
使用以下步骤计算C指数：
1.在数据上形成所有可能的案例对。
1.忽略那些生存时间较短的对，如果Ti=Tj，则忽略对i和j，除非至少有一个是死亡的。设Permissible表示允许对的总数。
1.对于Ti和Tj不相等的每个允许的配对，如果较短的生存时间具有较差的预测结果，则计数1;如果预测结果相同，则计数0.5。对于每个允许的配对，其中Ti=Tj和两者都是死亡，如果预测结果相同，则计数1。否则，计数0.5。对于Ti=Tj（但不是两者都是死亡）的每个允许对，如果死亡具有更差的预测结果，则计数1;否则，计数0.5。让一致性表示所有允许对的总和。

C索引C由C=Concordance/Permissible定义。
注意：nltk有一个ConcordanceIndex方法，它有不同的含义：（

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/38354902/concordance-index-in-python

3条答案

按热度按时间

bejyjqdl1#

LifeLines包现在已经实现了c-index或concordance-index

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6rvt4ljy2#

LifeLine软件包可以实现一致性索引。
第一个月
或
conda install -c conda-forge lifelines个
范例：

from lifelines.utils import concordance_index
cph = CoxPHFitter().fit(df, 'T', 'E')
concordance_index(df['T'], -cph.predict_partial_hazard(df), df['E'])

字符串

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polhcujo3#

Lifelines是一个很好的工具，可以在Python中进行生存分析。我还不能发表评论，但重要的是要注意，如果“predictions”参数乘以（-1），Lifelines concordance_index()只匹配scikit-survival的concordance_index_censored()。
这只是归结为两个包之间对预期预测（或“风险分数”）的不同解释。

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