Logistic生存分析python

### 实现Logistic生存分析

为了使用Python进行Logistic生存分析，通常会依赖于特定库来处理数据并执行统计模型。对于此类任务，`lifelines`是一个专门用于生存分析的强大工具[^1]。

#### 安装必要的库

首先需要确保环境中已经安装了所需的包：

pip install lifelines pandas numpy matplotlib seaborn scikit-survival

这些软件包提供了构建和可视化生存分析所需的功能和支持。

#### 导入必需模块

在编写具体的应用程序之前，先导入所有需要用到的Python库：

import pandas as pd
from lifelines import CoxPHFitter, KaplanMeierFitter
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#### 数据准备

假设有一个CSV文件包含了患者的随访时间以及事件发生情况的数据集，则可以按照如下方式加载它：

data = pd.read_csv('path_to_your_data.csv')
# 假设列名为 'duration' 表示存活期长度；'event_occurred' 表明是否有事件（死亡或其他终点）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['features']], data[['duration', 'event_occurred']])

此处仅作为示意，并未给出实际路径名或特征名称，请替换为真实存在的字段。

#### 构建Cox比例风险回归模型

虽然题目提到的是Logistic生存分析，但在实践中更多情况下是应用Cox比例风险模型来进行这种类型的预测。下面展示了一个简单的例子说明如何创建这样的模型：

cph = CoxPHFitter()
cph.fit(X_train.join(y_train), duration_col='duration', event_col='event_occurred')

print(cph.summary)

def plot_coefficients(model):
    """绘制系数图"""
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
    n_features = len(model.params_)
    coef_values = model.params_.values.reshape((n_features,))
    
    positions = np.arange(n_features)
    ax.barh(positions, coef_values, align="center", color="blue")
    ax.set_yticks(positions)
    ax.set_yticklabels([f"Coefficient {i}" for i in range(1, n_features + 1)])
    ax.axvline(x=0, color=".5")

plot_coefficients(cph)
plt.show()

predictions = cph.predict_expectation(X_test).rename("expected_survival_time")
results = pd.concat([y_test.reset_index(drop=True), predictions], axis=1)
print(results.head())

这段代码展示了怎样训练一个基于给定数据集的Cox PH Fitter对象，并打印出摘要信息、绘制成图形表示各个变量的影响程度最后还进行了测试样本上预期寿命时间的预测。

由于直接称为“Logistic 生存分析”的方法并不常见，在此提供了一种更为通用的方法即通过Cox比例风险模型完成相似的任务。如果确实存在具体的Logit形式下的生存分析需求，则可能涉及到其他更加专业的技术手段或是自定义算法实现[^2]。