python上COX模型怎么画ROC曲线

COX模型是一种用于生存分析的模型，它并不适用于二分类或多分类问题，因此不能像常规分类模型那样绘制ROC曲线。但是，您可以使用COX模型来预测生存时间，并绘制生存曲线。在Python中，您可以使用 lifelines 包来绘制生存曲线。以下是绘制生存曲线的示例代码：

from lifelines import CoxPHFitter
from lifelines.datasets import load_rossi
from lifelines.utils import median_survival_times
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载罗西数据集
rossi_dataset = load_rossi()

# 拟合COX模型
cph = CoxPHFitter()
cph.fit(rossi_dataset, duration_col='week', event_col='arrest')

# 计算中位生存时间
median_survival_times(cph)

# 绘制生存曲线
cph.plot()
plt.show()

该代码加载了罗西数据集，该数据集包含犯罪记录和犯罪后被监禁的人的信息。使用 `CoxPHFitter` 拟合 COX 模型，然后使用 `median_survival_times` 计算中位生存时间。最后，使用 `plot` 方法绘制生存曲线并显示。您可以将 `plot` 方法的参数设置为 `show_censors=True` 来显示标记的截尾数据。