上述模型是deepsurv不是deephit

非常抱歉，我之前的回答有误。如果你想要使用DeepHit包完成肿瘤数据集的生存分析任务，以下是更新后的代码和解释：

1. 导入所需的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from deephit import DeepHit
from deephit import utils

2. 加载和准备数据集：

# 假设数据集文件名为data.csv，且包含time（生存时间）和status（生存状态）两列
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop(['time', 'status'], axis=1).values
Y = data[['time', 'status']].values

3. 划分训练集和测试集：

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 构建生存分析模型：

model = DeepHit()
model.fit(X_train, Y_train, epochs=100)

5. 对模型进行参数优化：

# 可以使用GridSearchCV等方法来进行参数优化
# 这里以调整学习率和正则化参数为例进行演示
learning_rates = [0.001, 0.01, 0.1]
l2_penalties = [0.001, 0.01, 0.1]

best_auc = 0.0
best_params = {}

for lr in learning_rates:
    for penalty in l2_penalties:
        model = DeepHit(lr=lr, l2_reg=penalty)
        model.fit(X_train, Y_train, epochs=100)
        Y_pred = utils.predict_survival(model, X_test)
        auc = utils.eval_auc(Y_test, Y_pred)
        if auc > best_auc:
            best_auc = auc
            best_params['lr'] = lr
            best_params['l2_reg'] = penalty

best_model = DeepHit(lr=best_params['lr'], l2_reg=best_params['l2_reg'])
best_model.fit(X_train, Y_train, epochs=100)

6. 得到模型的检验变量：

# AUC
Y_pred = utils.predict_survival(best_model, X_test)
auc = utils.eval_auc(Y_test, Y_pred)

# Brier Score
bs = utils.eval_brier_score(Y_test, Y_pred)

# Concordance Index
ci = utils.eval_concordance_index(Y_test, Y_pred)

7. 预测特定病人的2年后生存概率：

patient_data = np.array([[feature_1, feature_2, ...]])  # 假设该病人的特征值为feature_1, feature_2, ...
survival_prob = utils.predict_survival(best_model, patient_data, t=2)

8. 预测特定病人的生存时间：

survival_time = utils.predict_survival(best_model, patient_data)

以上是使用DeepHit包完成肿瘤数据集生存分析任务的更新后的代码和解释。再次对之前的错误表示歉意，希望这次的回答能帮到你。请注意，具体情况可能需要根据数据集和需求进行调整。