用于深度学习和生存分析的deep-cox比例危险网络。
deepsurv的Python项目详细描述
deepsurv使用theano和lasagne实现了cox比例风险模型的深度学习推广。
deepsurv比传统的cox回归有优势，因为它不需要预先选择协变量，而是自适应地学习它们。
deepsurv可用于多种生存分析应用。提供了一个医疗应用，推荐治疗，为一组患者观察提供治疗建议。
安装：
依赖关系：
Theano、千层面、生命线、matplotlib（用于可视化）以及它们各自的依赖项。
安装：
您可以使用
安装deepsurvpip install deepsurv
从命令行。
运行测试：
安装后，您可以选择使用
py.test
在模块主目录中的命令行中。
培训网络：
训练deepsurv可以在几条线上完成。 首先，您只需准备数据集，使其具有以下键：
{
'x': (n,d) observations (dtype = float32),
't': (n) event times (dtype = float32),
'e': (n) event indicators (dtype = int32)
}
然后准备一个超参数字典。训练一个网络只需要两条线路：
network = deepsurv.DeepSurv(**hyperparams) log = network.train(train_data, valid_data, n_epochs=500)
然后，您可以在测试数据时评估其成功性：
network.get_concordance_index(**test_data) >> 0.62269622730138632
如果安装了matplotlib，则可以在训练网络后可视化训练和验证曲线：
deepsurv.plot_log(log)
许可证：
麻省理工学院许可证
版权所有（c）2016，Jared Katzman
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