XGBoost（Python）生存预测模型

Question

Xgboost的文档表明，使用Cox PH损失训练的模型的输出将是个体预测乘数的指数（相对于基线危险）。有没有办法从这条曲线中提取出每个人的生存率曲线？在

survival:cox: Cox regression for right censored survival time data (negative values are considered right censored). Note that predictions are returned on the hazard ratio scale (i.e., as HR = exp(marginal_prediction) in the proportional hazard function h(t) = h0(t) * HR)

Answer 1

不，我想不是。一个解决办法是将基线危险放在另一个包中，例如from sksurv.linear_model import CoxPHSurvivalAnalysis或R中require(survival)。然后，您可以使用XGBoost的预测输出作为拟合基线的乘数。只需记住，如果基线在日志级别上，那么使用output_margin=True并添加预测。在

我希望XGBoost的作者不久将提供一些如何使用此函数的示例。在