python中的索引索引

Question

我正在寻找一个python / sklearn / lifelines / Harrell's c-index（一致性索引）的任何实现，random survival forests中提到了这一点。

使用以下步骤计算C指数：

1. 在数据上形成所有可能的案例对。
2. 省略那些生存时间较短被检查的对。如果Ti=Tj，则忽略对i和j，除非至少有一个是死亡。让Permissible表示允许对的总数。
3. 对于Ti和Tj不相等的每个允许对，如果生存期较短，则计为1 时间预测结果更差;如果预测结果相关，则计算0.5。对于每个允许的对，Ti=Tj并且两者都是死亡，如果预测结果是并列的，则计数为1;否则，算0.5。对于每个允许的 配对Ti=Tj，但不是两者都是死亡，如果死亡，则计为1 预测结果更差;否则，算0.5。让Concordance表示 所有允许对的总和。
4. C-index C由C=Concordance/Permissible定义。

注意：nltk的{​​{1}}方法具有不同的含义：（

Answer 1

LifeLines包现已实现c-index, or concordance-index

Answer 2

LifeLine包可以实现一致性索引。

pip install lifelines

或

conda install -c conda-forge lifelines

示例：

from lifelines.utils import concordance_index
cph = CoxPHFitter().fit(df, 'T', 'E')
concordance_index(df['T'], -cph.predict_partial_hazard(df), df['E'])