km生存分析python

生存分析（Kaplan-Meier法）是一种用于分析时间到达某个事件（如死亡、客户流失等）的统计方法。在Python中，可以使用lifelines包来进行生存分析。具体步骤如下：

1. 导入必要的库和数据：首先，需要导入lifelines包和相关的数据。可以使用pandas_profiling包对数据进行描述性统计。

2. 创建生存函数：使用lifelines包中的KaplanMeierFitter类创建生存函数对象。可以使用该对象计算生存曲线和生存函数。

3. 绘制生存曲线：使用生存函数对象的plot方法可以绘制生存曲线。可以根据需要添加标签和设置图形属性。

4. 进行Cox比例风险回归分析：使用lifelines包中的CoxPHFitter类进行Cox比例风险回归分析。可以使用该对象拟合Cox模型，并计算各个危险因素的风险比。

5. 进行校准分析：可以使用lifelines包中的survival_probability_calibration函数进行校准分析。该函数可以绘制校准曲线，评估模型的预测准确性。

综上所述，使用Python进行生存分析可以通过lifelines包实现。可以参考相关的代码和案例来了解更多细节。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python实现生存分析（Survival Analysis）](https://blog.csdn.net/qq_39579290/article/details/126857884)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [python数据分析实战：生存分析与电信用户流失预测](https://blog.csdn.net/BernardDong/article/details/125351473)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]