مجموعة أدوات شاملة لتحليل البقاء ونمذجة الوقت للحدث في بايثون باستخدام scikit-survival. استخدم هذه المهارة عند العمل مع بيانات البقاء الخاضعة للرقابة، أو إجراء تحليل من وقت إلى حدث، أو تركيب نماذج Cox، أو غابات البقاء العشوائية، أو نماذج تعزيز التدرج، أو Survival SVMs، أو تقييم تنبؤات البقاء باستخدام مؤشر التوافق أو درجة Brier، أو التعامل مع المخاطر المتنافسة، أو تنفيذ أي سير عمل لتحليل البقاء باستخدام مكتبة scikit-survival.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي scikit-survival بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: ovachiever/droid-tings.
scikit-survival is a Python library for survival analysis built on top of scikit-learn. It provides specialized tools for time-to-event analysis, handling the unique challenge of censored data where some observations are only partially known.
Survival analysis aims to establish connections between covariates and the time of an event, accounting for censored records (particularly right-censored data from studies where participants don't experience events during observation periods).
scikit-survival provides multiple model families, each suited for different scenarios:
مجموعة أدوات شاملة لتحليل البقاء ونمذجة الوقت للحدث في بايثون باستخدام scikit-survival. استخدم هذه المهارة عند العمل مع بيانات البقاء الخاضعة للرقابة، أو إجراء تحليل من وقت إلى حدث، أو تركيب نماذج Cox، أو غابات البقاء العشوائية، أو نماذج تعزيز التدرج، أو Survival SVMs، أو تقييم تنبؤات البقاء باستخدام مؤشر التوافق أو درجة Brier، أو التعامل مع المخاطر المتنافسة، أو تنفيذ أي سير عمل لتحليل البقاء باستخدام مكتبة scikit-survival. المصدر: ovachiever/droid-tings.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill scikit-survivalمجموعة أدوات شاملة لتحليل البقاء ونمذجة الوقت للحدث في بايثون باستخدام scikit-survival. استخدم هذه المهارة عند العمل مع بيانات البقاء الخاضعة للرقابة، أو إجراء تحليل من وقت إلى حدث، أو تركيب نماذج Cox، أو غابات البقاء العشوائية، أو نماذج تعزيز التدرج، أو Survival SVMs، أو تقييم تنبؤات البقاء باستخدام مؤشر التوافق أو درجة Brier، أو التعامل مع المخاطر المتنافسة، أو تنفيذ أي سير عمل لتحليل البقاء باستخدام مكتبة scikit-survival. المصدر: ovachiever/droid-tings.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill scikit-survival بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/ovachiever/droid-tings