Question

我正在Python中使用此实现的模型进行生存分析：

从生命线导入CoxPHFitter

不幸的是，我无法（我不知道如何）遍历所有协变量（特征）以单独运行回归以进行特征选择并保存其结果。我正在尝试以下脚本：

`def fit_and_score_features2(X):
    y=X[["Status","duration_yrs"]]
    X.drop(["duration_yrs", "Status"], axis=1, inplace=True)
    n_features = X.shape[1]
    scores = np.empty(n_features)
    m = CoxPHFitter()

    for j in range(n_features):
       Xj = X.values[:, j:j+1]
       Xj=pd.merge(X, y,  how='right', left_index=True, right_index=True)
       m.fit(Xj, duration_col="duration_yrs", event_col="Status", show_progress=True)
       scores[j] = m._score_
    return scores`

不幸的是，它返回了此错误：

ValueError跟踪（最近的呼叫   最后）在（）         1＃尝试上述功能   ----> 2分= fit_and_score_features2（样本）         3个pd.Series（分数，index = features.columns）.sort_values（升序= False）
     fit_and_score_features2（X）中的
       15 Xj = pd.merge（X，y，how ='right'，left_index = True，right_index = True）        16 m.fit（Xj，duration_col =“ duration_yrs”，event_col =“ Status”，show_progress = True）   ---> 17分[j] = m。得分        18分得分

ValueError：设置具有序列的数组元素。

谢谢。

Answer 1

我认为我可以在您的帮助下进行调试（@ Cam.Davidson.Pilon）。非常感谢。我认为这是正确的脚本：

`def fit_and_score_features2(X):
   y=X[["Status","duration_yrs"]]
   X.drop(["duration_yrs", "Status"], axis=1, inplace=True)
   n_features = X.shape[1]
   scores = np.empty(n_features)
   m = CoxPHFitter()

   for j in range(n_features):
       Xj = X.iloc[:, j:j+1]
       Xj=pd.merge(Xj, y,  how='right', left_index=True, right_index=True)
       m.fit(Xj, duration_col="duration_yrs", event_col="Status", show_progress=True)
       scores[j] = m.score_
   return scores`

CoxPHFitter中的特征（协变量）选择，生命线生存分析

1 个答案: