请帮我用python写一个cox模型的决策曲线代码

好的，下面是一个简单的 Cox 模型决策曲线的 Python 代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from lifelines import CoxPHFitter
from lifelines.datasets import load_rossi

# 加载数据集
rossi_dataset = load_rossi()

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

# 计算决策曲线数据
t = np.linspace(0, 100, 101)
decisions = cph.predict_survival_function(rossi_dataset).loc[t]

# 绘制决策曲线
plt.plot(t, decisions.mean(1), label='mean')
plt.fill_between(t, decisions[.025], decisions[.975], alpha=0.3, label='95% CI')
plt.xlabel('Time (weeks)')
plt.ylabel('Survival probability')
plt.title('Cox model decision curve')
plt.legend()
plt.show()

这个代码示例假设你已经安装了 `lifelines` 库，它是一个用于生存分析的 Python 库，其中包括 Cox 模型和绘制决策曲线的函数。代码中使用了 `lifelines.datasets` 模块中的 `load_rossi` 函数来加载一个名为 Rossi 的数据集，它是一个关于犯罪再犯率的数据集。然后使用 `CoxPHFitter` 类来创建 Cox 模型，并使用 `fit` 方法拟合模型。接下来，使用 `predict_survival_function` 方法计算在给定时间点的决策曲线数据，然后使用 `matplotlib` 库绘制决策曲线。