我的数据集叫data_3，怎么带入python中COX模型的决策曲线代码

假设你已经安装了`lifelines`库，可以按照以下步骤将你的数据集导入到COX模型中，并绘制决策曲线：

1. 导入必要的库和数据集

import pandas as pd
from lifelines import CoxPHFitter
from lifelines.utils import median_survival_times
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('data_3.csv')

2. 选择需要用于建模的特征列并进行预处理

# 假设数据集中有3个特征列分别为：'age', 'gender', 'treatment'
# 将gender列转换为数值型变量
data['gender'] = data['gender'].map({'male': 0, 'female': 1})

# 对treatment列进行独热编码
data = pd.get_dummies(data, columns=['treatment'], drop_first=True)

# 选择需要用于建模的特征列
features = ['age', 'gender', 'treatment_Treatment B']

3. 拟合COX模型并获取决策曲线数据

# 拟合COX模型
cph = CoxPHFitter()
cph.fit(data[features], duration_col='time', event_col='status')

# 获取决策曲线数据
times, median, lower, upper = median_survival_times(cph, data[features], timeline=np.arange(0, 100, 1))

4. 绘制决策曲线

# 绘制决策曲线
plt.plot(times, median, label='Median')
plt.fill_between(times, lower, upper, alpha=0.2, label='95% CI')
plt.legend()
plt.xlabel('Time (days)')
plt.ylabel('Survival probability')
plt.title('COX model decision curve')
plt.show()

这样，你就可以将你的数据集导入到COX模型中，并绘制出决策曲线。