scikit-survival
✓scikit-survival을 사용하여 Python에서 생존 분석 및 이벤트 발생 시간 모델링을 위한 포괄적인 툴킷입니다. 검열된 생존 데이터 작업, 이벤트 시간 분석 수행, Cox 모델 피팅, Random Survival Forests, Gradient Boosting 모델 또는 생존 SVM 피팅, 일치 지수 또는 Brier 점수로 생존 예측 평가, 경쟁 위험 처리 또는 scikit-survival 라이브러리를 사용한 생존 분석 워크플로 구현 시 이 기술을 사용하세요.
SKILL.md
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:
scikit-survival을 사용하여 Python에서 생존 분석 및 이벤트 발생 시간 모델링을 위한 포괄적인 툴킷입니다. 검열된 생존 데이터 작업, 이벤트 시간 분석 수행, Cox 모델 피팅, Random Survival Forests, Gradient Boosting 모델 또는 생존 SVM 피팅, 일치 지수 또는 Brier 점수로 생존 예측 평가, 경쟁 위험 처리 또는 scikit-survival 라이브러리를 사용한 생존 분석 워크플로 구현 시 이 기술을 사용하세요. 출처: jackspace/claudeskillz.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/jackspace/claudeskillz --skill scikit-survival- 카테고리
- {}데이터 분석
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-17
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
scikit-survival이란?
scikit-survival을 사용하여 Python에서 생존 분석 및 이벤트 발생 시간 모델링을 위한 포괄적인 툴킷입니다. 검열된 생존 데이터 작업, 이벤트 시간 분석 수행, Cox 모델 피팅, Random Survival Forests, Gradient Boosting 모델 또는 생존 SVM 피팅, 일치 지수 또는 Brier 점수로 생존 예측 평가, 경쟁 위험 처리 또는 scikit-survival 라이브러리를 사용한 생존 분석 워크플로 구현 시 이 기술을 사용하세요. 출처: jackspace/claudeskillz.
scikit-survival 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/jackspace/claudeskillz --skill scikit-survival 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/jackspace/claudeskillz
상세
- 카테고리
- {}데이터 분석
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-17