scikit-survival

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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:

Umfassendes Toolkit für Überlebensanalysen und Time-to-Event-Modellierung in Python mit Scikit-Survival. Nutzen Sie diese Fähigkeit, wenn Sie mit zensierten Überlebensdaten arbeiten, Zeit-bis-Ereignis-Analysen durchführen, Cox-Modelle, Random Survival Forests, Gradient Boosting-Modelle oder Survival SVMs anpassen, Überlebensvorhersagen mit Konkordanzindex oder Brier-Score auswerten, konkurrierende Risiken handhaben oder einen Überlebensanalyse-Workflow mit der Scikit-Survival-Bibliothek implementieren. Quelle: jackspace/claudeskillz.

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