Python生存预测分析实战：使用scikit-survival和GBSA模型

资源摘要信息:"本资源是一套使用Python语言结合scikit-survival工具包实现的生存预测分析项目源码。scikit-survival是一个专为生存分析设计的Python库，它为数据科学家提供了构建生存模型的工具，以便预测特定事件（如病人死亡、设备故障等）的发生时间。项目中采用了GBSA（Gradient Boosting Survival Analysis）模型来预测专利维持时间，这是scikit-survival库中的一种算法，用于估计生存概率并预测生存时间。 资源包含以下几个核心部分： 1. /data文件夹：此文件夹包含了训练所需的数据文件trainset.xlsx，其中包含了专利的特征、生存状态以及维持时间等相关信息。 2. /otherSurvivalModel文件夹：该文件夹介绍除了GBSA模型之外的其他两种生存预测算法，即coxPH和EST。这两种算法同样是生存分析中的常用模型。 3. GBSA.ipynb：这是一个Jupyter Notebook文件，提供了一个交互式分析环境，包含利用GBSA模型进行生存预测分析的代码和注释。用户可以通过运行这个Notebook来进行生存预测分析。 4. riskScoreThreshold.ipynb：这是另一个Jupyter Notebook文件，用于确定生存风险评分阈值，进而划分高价值专利。这个Notebook可以帮助用户了解如何在生存分析中设置阈值，并据此对专利进行价值评估。 5. 安装教程：资源中提供了简单的安装指导，指出需要安装python3.8和scikit-survival库。 6. 使用说明：说明了如何运行GBSA.ipynb和riskScoreThreshold.ipynb两个Notebook文件来进行生存预测分析和风险评分阈值的确定。 此外，资源中还包含了一段乱码的字符串，可能是用于验证或是一个加密信息，需要进一步解读。 总体而言，这份资源为用户提供了使用Python进行生存预测分析的一个完整示例，涵盖数据准备、模型训练、结果分析以及模型评估等关键步骤。通过这份资源，用户可以学习如何应用scikit-survival进行生存分析，以及如何使用GBSA模型和确定风险评分阈值来预测专利维持时间，从而在专利管理和分析领域中做出数据驱动的决策。"