python里面COX模型可以计算AUC吗
时间: 2023-08-04 11:05:10 浏览: 74
COX模型不适用于计算AUC(Area Under the Curve)。AUC通常用于评估二分类模型性能,表示ROC曲线下方的面积。COX模型是一种生存分析模型,用于预测时间到事件发生的时间,而不是二分类问题。因此,COX模型不能直接计算AUC。
但是,您可以使用COX模型输出的生存概率来计算AUC。具体来说,您可以使用 `lifelines.utils` 中的 `survival_probability` 函数来计算生存概率,并使用 `sklearn.metrics` 中的 `roc_auc_score` 函数来计算AUC。以下是一个示例代码:
```python
from lifelines import CoxPHFitter
from lifelines.datasets import load_rossi
from lifelines.utils import survival_probability
from sklearn.metrics import roc_auc_score
# 加载罗西数据集
rossi_dataset = load_rossi()
# 拟合COX模型
cph = CoxPHFitter()
cph.fit(rossi_dataset, duration_col='week', event_col='arrest')
# 计算生存概率
survival_prob = survival_probability(cph, rossi_dataset)
# 计算AUC
auc = roc_auc_score(rossi_dataset['arrest'], survival_prob)
```
该代码加载了罗西数据集,使用 `CoxPHFitter` 拟合 COX 模型,然后使用 `survival_probability` 函数计算生存概率。最后,使用 `roc_auc_score` 函数计算AUC。请注意,这种方法只能计算整体的AUC,而不能计算每个时间点的AUC。