exp(coef) lower .95 upper .95 as.factor(SII_cat)2 1.190062e+00 0.5690347 2.4888616 6.439137e-01 as.factor(SII_cat)3 1.522200e+00 0.7572193 3.0600039 2.382586e-01 age 1.077047e+00 1.0354094 1.1203600 2.244522e-04 gender 3.862291e-01 0.2191522 0.6806818 1.000389e-03 BMI 9.425730e-01 0.8638458 1.0284750 1.838408e-01 year1 7.643026e-01 0.4756019 1.2282510 2.667658e-01 MI1 6.122526e-01 0.2104837 1.7809135 3.678135e-01 diabetes 2.100602e+00 1.1420905 3.8635531 1.697274e-02 heart_failure 6.640761e+00 0.3948959 111.6742395 1.885989e-01 stroke1 1.385232e+00 0.6999710 2.7413520 3.494317e-01 alzheimer_disease 7.322194e-01 0.1658653 3.2324133 6.807879e-01 parkinson_disease 9.340134e-08 0.0000000 Inf 9.958791e-01 liver_disease 1.195329e+00 0.2463463 5.8000159 8.247748e-01 hypertension 8.200651e-01 0.4406118 1.5263023 5.314020e-01 COPD1 2.530340e+00 1.0779481 5.9396372 3.297639e-02 encephalopathy_sequelae 1.762728e+00 0.6109304 5.0860321 2.944068e-01 tumor 1.638252e+00 0.7469000 3.5933470 2.180358e-01 CKD 3.009894e+00 1.1294900 8.0208426 2.756252e-02 CHD 1.191766e+00 0.5939659 2.3912259 6.214661e-01 arrythemia 1.810020e+00 0.9212388 3.5562674 8.508911e-02 endpoint_full 1.774338e+00 1.3451298 2.3405007 4.942867e-05

这是一个 Cox 回归模型的结果，用于分析某些危险因素对生存时间的影响。每个变量都有一个系数（coef），它表示该变量对生存时间的影响程度。exp(coef) 则是该系数的指数值，可以解释为相应变量的危险比（hazard ratio），即该因素存在时生存时间相对于该因素不存在时的风险倍数。

在这个模型中，性别是最显著的预测因素，其危险比为 0.386，说明女性的生存时间相对于男性更长。其他显著的因素包括糖尿病、心衰、肾病等。年龄也是一个预测因素，但其危险比只有 1.077，说明其影响相对较小。其他变量的影响不是很明显或者不显著。

相关问题

coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|) age 0.02007 1.02028 0.01242 1.616 0.1062 exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95 age 1.0203 0.9801 0.9957 1.045解释

这是一个 Cox 模型的结果。Cox 模型是一种生存分析的方法，用于评估不同因素对于事件发生的风险比（Hazard Ratio）的影响。

这个结果中，coef 列是每个变量的回归系数，exp(coef) 是回归系数的指数（即 Hazard Ratio），表示每个因素对于事件发生的风险比。se(coef) 是回归系数的标准误。z 列是回归系数的 z 值，用于判断回归系数是否显著。Pr(>|z|) 是 z 值对应的双侧 P 值，表示回归系数显著性的程度。

在这个结果中，age 的 Hazard Ratio 是 1.0203，表示每增加一岁，事件发生的风险会增加 2.03%。se(coef) 是回归系数的标准误，它表示对于样本中的个体，我们对于该变量的估计值的不确定度。lower .95 和 upper .95 是 Hazard Ratio 指数置信区间的下限和上限。在这个结果中，age 的置信区间为 (0.9957, 1.045)，因为 1.0 不在区间内，所以 age 的 Hazard Ratio 不显著。

modelMulti.coef_[0][1]

根据你提供的信息，我猜测你在使用 scikit-learn 中的线性回归模型进行训练，并且想要获取模型的系数。具体来说，`modelMulti.coef_` 是一个数组，包含了所有特征的系数，而 `modelMulti.coef_[0][1]` 则是指第一个特征对应的系数值，因为数组是从 0 开始索引的。所以，`modelMulti.coef_[0][1]` 表示的是第一个特征的系数值。但是需要注意的是，具体的含义还要看你的特征是什么。