生存分析序章3——生存分析之Python篇:介绍生存分析和scikit-survival库

2023-12-29 09:12:19

写在开头

在现代数据科学领域,生存分析是一项关键的统计方法,用于研究个体在一定时间内事件发生的概率。无论是医学、金融还是社会科学,生存分析都为我们提供了一种深入洞察数据的途径。在Python生态系统中,有一个强大的工具——scikit-survival库,专门用于处理生存分析问题。本篇博客将为您介绍生存分析的基本概念以及如何使用scikit-survival库进行生存分析,结合实际应用场景,揭示数据分析和数据挖掘中的潜在价值。

1. scikit-survival简介

1.1 生存分析的背景和应用领域

生存分析起源于医学领域,用于评估患者在特定治疗下的存活时间。随后,生存分析逐渐渗透到其他领域,如金融、社会科学和工程等,为我们理解事件发生背后的概率提供了强大工具。

1.2 scikit-survival库的作用和优势

scikit-survival是一个基于scikit-learn的库,专注于生存分析问题。其设计灵感来自R语言中的生存分析库,提供了丰富的功能和易于使用的API。在实际应用中,scikit-survival通过提供各种生存模型、评估工具和可视化函数,为数据科学家和分析师提供了便捷的工作环境。

2. 生存分析概述

2.1 生存函数、风险函数和累积风险函数的基本概念

  • 生存函数(Survival Function)

    • 生存函数描述了在给定时间 t 内个体存活的概率。在医学研究中,可以用于估计患者在特定治疗下存活的可能性。例如,对于某个时间点 t,生存函数 S(t) 表示在该时间点之前个体存活的概率。
  • 风险函数(Hazard Function)

    • 风险函数表示在给定时间 t 时发生事件的概率密度。在 Cox 比例风险模型中,风险函数的比率是模型的基本假设。通过观察风险函数的变化,我们可以了解事件发生的可能性在不同时间点的相对强度。
  • 累积风险函数(Cumulative Hazard Function)

    • 累积风险函数是风险函数的积分,表示在给定时间 t 之前发生事件的累积概率。它是生存函数的负对数,通过观察累积风险函数的形状,我们可以了解事件的累积影响。

2.2 生存分析的应用场景和重要性

  • 医学领域
    在医学领域,生存分析广泛应用于评估治疗效果、预测患者的生存时间。例如,可以通过生存分析确定新药对患者的疗效,并制定个体化的治疗计划。

  • 金融领域
    在金融领域,生存分析可用于预测客户流失的可能性、评估贷款违约的风险。通过分析客户的生存曲线,金融机构可以更好地进行风险管理。

  • 市场研究
    在市场研究中,生存分析可用于跟踪产品寿命、分析市场份额的变化。这有助于企业及时调整市场策略,确保产品在市场上的持续竞争力。

  • 工程领域
    在工程领域,生存分析可用于预测设备的寿命,为维护计划提供支持。通过分析设备的失效时间,工程师可以制定更有效的维护策略,减少停机时间和维修成本。

生存分析的重要性在于它不仅提供了事件发生的概率预测,还允许我们理解事件如何随时间变化。这使得生存分析成为数据科学中一项强大而灵活的工具。

3. scikit-survival简介

3.1 scikit-survival库的基本信息

scikit-survival官网里有具体详细的信息,这里只会对基本的信息进行简单介绍。

支持的生存分析模型:

scikit-survival库支持多种生存分析模型,其中一些主要的模型包括:

  • Kaplan-Meier 估计器: 用于估算生存函数,特别适用于处理右截尾的生存数据。

  • Cox 比例风险模型: 用于估算协变量对风险的影响,是生存分析中最常用的模型之一。

  • 加速失效时间模型(AFT): 用于估计事件发生时间的概率分布,适用于非比例风险的情况。

  • 支持向量机生存模型: 利用支持向量机的方法进行生存分析,对于复杂数据集具有较好的拟合能力。

API的一致性

scikit-survival库的API设计与scikit-learn类似,这使得用户在熟悉scikit-learn的基础上更容易上手。同时,它充分利用了scikit-learn的交叉验证、网格搜索等功能,使得模型的训练和评估更加方便。

与Pandas的兼容性

scikit-survival库与Pandas数据结构兼容,这意味着用户可以直接使用Pandas的DataFrame作为输入,无需进行繁琐的数据格式转换。

3.2 安装和环境设置

为了安装scikit-survival库,可以使用以下命令:

pip install scikit-survival

如果安装有conda的话,可以使用下面的命令:

conda install -c sebp scikit-survival

此外,为了获得最佳性能,推荐安装一些加速库,例如Cython和OpenBLAS。安装完成后,您可以在Python环境中导入scikit-survival,并开始使用其中提供的多种生存分析模型。

import sksurv

通过这些特性,scikit-survival库为用户提供了强大而灵活的工具,支持多种生存分析模型,并使得整个建模过程更加便捷。

4. 基本功能演示

4.1 使用scikit-survival进行生存数据的加载和预处理

在生存分析中,数据的准备和预处理是至关重要的一步。首先,我们需要加载生存数据集。scikit-survival支持多种数据格式,包括Pandas DataFrame和NumPy数组。下面是一个简单的示例,演示了如何加载数据集并查看前几行数据:

import pandas as pd
from sksurv.datasets import load_whas500

# 加载WHAS500数据集
data = load_whas500()
df = pd.DataFrame(data['data'])
print(df.head())

运行上述代码后,其结果如下:
4.1.1

下面是对上述数据的一些说明:

字段名称英文注释中文注释数值解释
idIdentification Number识别号1 - 500
afbAtrial Fibrillation心房颤动0 = No, 1 = Yes
ageAge at Hospital Admission住院年龄Years
av3Complete Heart Block完全心脏传导阻滞0 = No, 1 = Yes
bmiBody Mass Index身体质量指数kg/m^2
chfCongestive Heart Complications充血性心脏并发症0 = No, 1 = Yes
cvdHistory of Cardiovascular Disease心血管疾病病史0 = No, 1 = Yes
diasbpInitial Diastolic Blood Pressure初始舒张压mmHg
genderGender性别0 = Male, 1 = Female
hrInitial Heart Rate初始心率Beats per minute
losLength of Hospital Stay住院时间Days from Hospital Admission to Hospital Discharge
miordMI OrderMI订单0 = First, 1 = Recurrent
mitypeMI TypeMI类型0 = non Q-wave, 1 = Q-wave
shoCardiogenic Shock心源性休克0 = No, 1 = Yes
sysbpInitial Systolic Blood Pressure初始收缩压mmHg
fstatVital Status at Last Follow-up最后一次随访时的重要状态0 = Alive, 1 = Dead
lenfolTotal Length of Follow-up随访总长度Days from Hospital Admission Date to Date of Last Follow-up

接下来,我们可能需要处理缺失值。在生存分析中,通常采用一些特殊的处理方式,例如使用中位数来填充缺失的生存时间。以下是一个简单的例子:

# 填充缺失的生存时间(Survival Time)列
median_survival_time = df['lenfol'].median()
df['lenfol'].fillna(median_survival_time, inplace=True)

4.2 利用库中的生存分析工具生成生存曲线和风险函数

在数据预处理完成后,我们可以使用scikit-survival库的生存分析工具来生成生存曲线和风险函数。以下是一个基本的演示,使用Kaplan-Meier估计器绘制生存曲线:

import matplotlib.pyplot as plt
from sksurv.nonparametric import kaplan_meier_estimator

# 建立模型
time, survival_prob, conf_int = kaplan_meier_estimator(
    df['fstat'], df['lenfol'],  conf_type="log-log"
)

# 绘制图像
plt.step(time, survival_prob, where="post")
# 添加置信区间
plt.fill_between(time, conf_int[0], conf_int[1], alpha=0.25, step="post")
plt.ylim(0, 1)
plt.ylabel(r"est. probability of survival $\hat{S}(t)$")
plt.xlabel("time $t$")

上述代码中,lenfol是生存时间,status是事件发生标志。通过Kaplan-Meier估计器,我们得到了生存曲线的图形:

km

同样,我们可以使用Nelson-Aalen估计器绘制风险函数图,该图展示了随时间变化的事件发生率。以下是一个简单的例子:

from sksurv.nonparametric import nelson_aalen_estimator


# 拟合风险函数
event_times,cumulative_hazard = nelson_aalen_estimator(df['fstat'], df['lenfol'])

# 绘制风险函数图
plt.step(event_times, cumulative_hazard, where="post")
plt.title("Nelson-Aalen Cumulative Hazard Function")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Cumulative Hazard")
plt.show()

运行上述代码,得出对应的风险累计图:

na

这两个示例演示了如何使用scikit-survival库进行基本的生存分析,包括数据加载、预处理以及生存曲线和风险函数的绘制。在实际应用中,根据数据的特点和问题的复杂性,我们可以进一步选择和调整模型,以更准确地进行生存分析。

写在最后

通过本文,我们初步了解了生存分析的基本概念,并深入介绍了scikit-survival库的使用。生存分析在数据分析和数据挖掘中具有重要价值,帮助我们更好地理解事件发生的概率和规律。在接下来的文章中,我们将深入探讨生存分析的更多高级主题,并结合实际案例展示其在不同领域的应用。希望本文为您打开了生存分析之门,让您能够更加灵活地应用这一强大的工具解决实际问题。

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_41780234/article/details/135262013
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