xgboost模型生存分析

### 使用XGBoost进行生存分析的方法

#### 方法概述
为了改进传统的XGBoost模型在生存分析中的表现，`xgbse`库被开发出来作为解决方案之一[^3]。该方法不仅能够处理时间到事件的数据结构特点，还引入了嵌入(embeddings)技术和无偏估计量(debiased estimators)，从而提高了预测性能。

#### 安装依赖包
首先需要安装必要的Python库：

pip install xgboost scikit-survival pandas numpy matplotlib seaborn git+https://gitcode.com/gh_mirrors/xg/xgboost-survival-embeddings.git@main#egg=xgbse

#### 数据准备
假设已经拥有一组经过适当预处理的时间至事件数据集\( (T_i,\delta_i,X_i), i=1,...,n \)，其中\( T_i \)表示观察或随访结束时个体经历事件的时间；\(\delta_i\)是一个指示变量(0代表删失状态而1则意味着发生了感兴趣的事件); \( X_i \)包含了协变量信息。

#### 构建与训练模型
下面展示了一个简单的例子来说明如何构建基于`xgbse`扩展模块下的XGBoost生存分析模型:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sksurv.datasets import load_whas500
from sksurv.preprocessing import OneHotEncoder
from xgbse.converters import convert_data_to_xgb_format
from xgbse.xgbse import XGBSEDebiasingPipeline

# 加载WHAS500公开可用的心血管疾病患者队列数据集
data_X, data_y = load_whas500()
df = pd.DataFrame(data_X)

# 对类别特征做独热编码转换
encoder = OneHotEncoder().fit(df)
encoded_df = encoder.transform(df).astype(float)

# 将存活时间和状态组合成适合输入给XGBoost的形式
formatted_data = convert_data_to_xgb_format(encoded_df.values, data_y['lenfol'], data_y['fstat'])

# 划分训练集和验证集合
train_set, test_set = train_test_split(formatted_data, test_size=.2, random_state=42)

# 初始化带有去偏差插件的XGBoost生存分析管道对象
model = XGBSEDebiasingPipeline(
    estimator=XGBSE(),
    debiasing_method="weight",
    seed=8,
    objective='cox'
)

# 开始拟合过程
model.fit(train_set["X"], train_set["y"])

#### 结果评估与解释
完成上述步骤之后就可以利用已训练好的模型来进行风险评分计算以及绘制生存函数曲线图等操作了。对于新样本而言，可以通过调用`.predict()`接口获取其对应的死亡概率分布情况，并进一步借助可视化手段辅助理解这些抽象数值背后的含义[^4]。