পাইথনে বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলি [বন্ধ]

Question

আমি ভাবছি অজগরটির জন্য এমন কোনও প্যাকেজ রয়েছে যা বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ সম্পাদন করতে সক্ষম। আমি আর এ টিকে থাকার প্যাকেজটি ব্যবহার করছি তবে আমার কাজটি অজগরকে পোর্ট করতে চাই।

Comments

পাইথন থেকে আর কল করতে আরপি ব্যবহার করুন ;-)

এটি অত্যন্ত সন্দেহজনক যে বেঁচে থাকার বিশ্লেষণের জন্য পাইথন বিকাশকারীরা টেরি থের্নো এবং অন্যরা বিগত ৩০ বছরে আর বেঁচে থাকার প্যাকেজে বিস্তৃত পরীক্ষা-নিরীক্ষা সহ যা কিছু করেছেন তার কাছাকাছি যে কোনও জায়গায় প্রচেষ্টা চালিয়েছে। বেঁচে থাকার প্যাকেজটি আমি পরিসংখ্যানগুলিতে দেখেছি সবচেয়ে কঠোর পরীক্ষার পদ্ধতিটি অতিক্রম করে।

— ফ্রাঙ্ক হ্যারেল

একমত। আর এর survivalপ্যাকেজটি একটি বৃহত জনগোষ্ঠীর নিকট পর্যবেক্ষণে রয়েছে under

— মার্ক ক্লেসেন

RPy (এখন 2) আমার অভিজ্ঞতার সাথে ইনস্টল করতে খুব বেদনাদায়ক।

— ঝুবার্ব

Answer 1

আফাইক, অজগরটিতে কোন বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ প্যাকেজ নেই। উপরে এমবিকিউ মতামত হিসাবে, একমাত্র রুটটি পাওয়া যাবে আরপিপি ।

এমনকি যদি খাঁটি পাইথন প্যাকেজ পাওয়া যায় তবে আমি এটি ব্যবহারে খুব সতর্কতা অবলম্বন করব, বিশেষত আমি এটিকে দেখব:

• এটি প্রায়শই আপডেট হয়।
• এটির একটি বৃহত ব্যবহারকারীর বেস আছে?
• এটির কি উন্নত কৌশল রয়েছে?

আর এর সুবিধাগুলির মধ্যে একটি হ'ল এই মানক প্যাকেজগুলি প্রচুর পরিমাণে টেস্টিং এবং ব্যবহারকারীদের ফিড ফিরে পায়। আসল ডেটা নিয়ে কাজ করার সময়, অপ্রত্যাশিত প্রান্তের কেসগুলি ক্রাইপ করতে পারে।

Comments

গত 5 বছরে পাইথনের জন্য অনেক কিছুই পরিবর্তিত (আরও ভাল)। দ্রষ্টব্য Cam.Davidson.Pilon দ্বারা উত্তর উপর সহায় ।

— পাইটর মিগডাল

Answer 2

পরীক্ষা করে দেখুন সহায় পাইথন মধ্যে বেঁচে থাকা মডেলের একটি সহজ এবং পরিষ্কার বাস্তবায়নের ¹ প্রকল্পের সহ

• বেঁচে থাকার ফাংশনগুলির অনুমানকারী
• ক্রমসংক্রান্ত বিপত্তি বক্ররেখার আনুমানিক
• কক্সের আনুপাতিক বিপত্তি রিগ্রেশন মডেল
• কক্সের সময় বিভিন্ন পরিবর্তনের মডেল
• প্যারামেট্রিক এএফটি মডেল
• আলেেনের অ্যাডিটিভ রিগ্রেশন মডেল
• মাল্টিভাইয়ারেট টেস্টিং

উপকারিতা:

• পান্ডসের শীর্ষে নির্মিত
• খাঁটি পাইথন এবং ইনস্টল করা সহজ
• প্লটিং ফাংশন নির্মিত
• সাধারণ ইন্টারফেস

ডকুমেন্টেশন এখানে উপলব্ধ: ডকুমেন্টেশন এবং উদাহরণ

ব্যবহারের উদাহরণ:

from lifelines import KaplanMeierFitter

survival_times = np.array([0., 3., 4.5, 10., 1.])
events = np.array([False, True, True, False, True])

kmf = KaplanMeierFitter()
kmf.fit(survival_times, event_observed=events)

print(kmf.survival_function_)
print(kmf.median_)
kmf.plot()

অন্তর্নির্মিত প্লটিং লাইব্রেরি থেকে প্লট উদাহরণ:

1. দাবি অস্বীকার: আমি মূল লেখক। লাইফলাইন সম্পর্কে প্রশ্ন বা প্রতিক্রিয়ার জন্য আমাকে পিং করুন (প্রোফাইলে ইমেল করুন) ।

Comments

(+1) বেঁচে থাকার প্যাকেজের জন্য সুন্দর চতুর নাম।

— মার্ক ক্লেসেন

Answer 3

পাইথন-আসুরভ জ্যোতির্বিদ্যায় বেঁচে থাকার পদ্ধতির জন্য অ্যাসুরভ সফ্টওয়্যারটি বন্দর করার একটি প্রচেষ্টা । নজর রাখতে হবে, তবে সিজিলেস্পি যে বিষয়গুলি লক্ষ্য করা উচিত সেগুলি সম্পর্কে সঠিক: এটির অনেক দীর্ঘ পথ রয়েছে এবং বিকাশ সক্রিয় বলে মনে হয় না। (এএএএএফসিটি কেবলমাত্র একটি পদ্ধতি বিদ্যমান এবং এমনকি সম্পূর্ণ হয়ে গেলেও, প্যাকেজটির অভাব হতে পারে, বলুন, বায়োস্ট্যাটালিস্টিয়ানরা))

আপনি সম্ভবত ব্যবহার বন্ধ ভালো আছেন বেঁচে থাকা ভালো কিছু মাধ্যমে পাইথন থেকে আর প্যাকেজ RPy বা PypeR । এটি নিজে করতে আমার কোনও সমস্যা হয়নি।

Answer 4

বেআইনি বিশ্লেষণের জন্য পাইআইএমএসএলটিতে কয়েকটি মুখ্য রুটিন রয়েছে। এটি বাণিজ্যিকভাবে ব্যবহারের জন্য বিয়ার হিসাবে ফ্রি, অন্যথায় সম্পূর্ণ সমর্থন। পরিসংখ্যান ব্যবহারকারী গাইড নথি থেকে ...

বেঁচে থাকার সম্ভাব্যতাগুলির কাপলান-মেয়ের অনুমানগুলি গণনা করে: কেপলানমিয়েরএস্টিমেটস ()

কক্সের আনুপাতিক বিপদ মডেল ব্যবহার করে বেঁচে থাকা এবং নির্ভরযোগ্যতার ডেটা বিশ্লেষণ করে: প্রোপাজারজডজিনলিন ()

সাধারণ রৈখিক মডেল ব্যবহার করে বেঁচে থাকার ডেটা বিশ্লেষণ করে: বেঁচে থাকার সংস্থান ()

বিভিন্ন প্যারামেট্রিক মোড ব্যবহার করে অনুমান: বেঁচে থাকার অভিজ্ঞতা ()

একটি ননপ্যারমেট্রিক পদ্ধতির ব্যবহার করে একটি নির্ভরযোগ্যতা বিপত্তি ফাংশনটি অনুমান করে: ননপ্যারামহাজারডেট ()

জনসংখ্যা উত্পাদন করে এবং লাইফ টেবিলগুলি একত্রিত করে: লাইফ টেবিলগুলি ()

Answer 5

আপনি এখন আইপথনের মধ্যে থেকে আর ব্যবহার করতে পারেন , তাই আপনি আর এক্সটেনশন দিয়ে আইপথন ব্যবহার করে দেখতে পারেন।

Comments

আপনি একটি উদাহরণ দিতে পারেন? আমি এটি চেষ্টা করতে আগ্রহী!

— ব্যবহারকারী 60

আমি বিশ্বাস করি আপনি আর ম্যাজিক ইন্টারফেসের (যা ব্যবহার করে rpy2) উল্লেখ করেছেন। আমিও একটি দ্রুত উদাহরণ দেখতে চাই। (এটা আমার বোঝার যে বেঁচে থাকার মডেলের এখনো সম্পূর্ণরূপে উপলব্ধ নয় statsmodels ।)

— chl

আমি স্ট্যাটাসমডেল সম্পর্কে খুব বেশি নিশ্চিত নই, তবে আপনি সি, অকটাভে এবং আর এক্সটেনশনের উদাহরণ সহ গিথুব থেকে নোটবুক পেতে পারেন । এগুলি স্পষ্টতই ব্যবহার করার জন্য আপনার নোটবুক চালানো দরকার তবে আমি নিশ্চিত যে আপনি কোনও ইন্টারফেসে একই কোডটি ব্যবহার করতে পারবেন।

— কার্ল স্মিথ

@ ব্যবহারকারী 603 এখানে একটি সাধারণ ডেমো রয়েছে: nbviewer.ipython.org/4383682 ; এটি মোটামুটি সাম্প্রতিক আইপিথনের উপর নির্ভর করে, আমি বিশ্বাস করি।

— shabbychef

Answer 6

আমি বিজ্ঞান-বেঁচে থাকার বিষয়টিও উল্লেখ করতে চাই , যা বেঁচে থাকার বিশ্লেষণের জন্য মডেল সরবরাহ করে যা সাইকিট-লার্ন (যেমন কেফোল্ড ক্রস-বৈধকরণ) এর সরঞ্জামগুলির সাথে সহজেই একত্রিত হতে পারে provides

এই লেখার হিসাবে, বিজ্ঞান-বেঁচে থাকার বাস্তবায়ন অন্তর্ভুক্ত

• সংক্ষিপ্ত ঝুঁকি ফাংশনের প্রাক্কলনকারী নেলসন-অ্যালেন।
• বেঁচে থাকার ক্রিয়াকলাপের কাপলান-মেয়ের অনুমানকারী।
• ইলাস্টিক নেট পেনাল্টি সহ এবং ছাড়াই কক্সের আনুপাতিক বিপদের মডেল।
• ত্বরিত ব্যর্থতার সময় মডেল।
• বেঁচে থাকা সমর্থন ভেক্টর মেশিন।
• গ্রেডিয়েন্ট কক্স মডেলকে বাড়িয়ে দিয়েছে।
• কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য সম্মতি সূচক।

Comments

বিজ্ঞান-বেঁচে থাকার সময় থেকে ইভেন্টের পূর্বাভাস সম্পর্কিত কাজের জন্য দুর্দান্ত!

— ক্যাম.ড্যাভিডসন.পিলন

Answer 7

এছাড়াও ব্যবহার করা থেকে Rমাধ্যমে RPyবা সমমানের সেখানে বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ রুটিন একটি নম্বর আছে statsmodels (পূর্বে sicpy.statsmodel) পাইথন গ্রন্থাগার। তারা যদিও "স্যান্ডবক্স" প্যাকেজে রয়েছে যার অর্থ এখনই তাদের উত্পাদনের জন্য প্রস্তুত হওয়ার কথা নয়।

যেমন আপনার কাছে এখানে আনুপাতিক বিপদের কক্স মডেল রয়েছে ।