scikit-survival

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:

Комплексный набор инструментов для анализа выживаемости и моделирования времени до события на Python с использованием scikit-survival. Используйте этот навык при работе с подвергнутыми цензуре данными о выживании, выполнении анализа времени до события, подборе моделей Кокса, случайных лесов выживания, моделей повышения градиента или SVM выживания, оценки прогнозов выживаемости с помощью индекса согласованности или оценки Брайера, обработки конкурирующих рисков или реализации любого рабочего процесса анализа выживаемости с помощью библиотеки scikit-survival. Источник: jackspace/claudeskillz.