【发布时间】：2019-10-04 14:42:29
【问题描述】：
我正在使用 python 中的lifelines package 进行生存分析。 当我为审查事件（在 event_col 上为 0 的事件）设置不同的 duration_col 值时，我会得到不同的结果。
事实上，被审查的事件没有持续时间，所以理论上它不应该改变结果。
我应该为审查值的持续时间设置什么？
算法如何考虑正确的审查？
【问题讨论】：
标签： python survival-analysis lifelines
【发布时间】：2019-10-04 14:42:29
【问题描述】：
我是生命线的作者。
事实上，被审查的事件没有持续时间，所以理论上它不应该改变结果。
被审查的事件确实有一个持续时间¹。例如，我已经活了 30 年，而且我还活着（也就是说，我的死亡事件被审查了）。所以我的生活会有duration=30, event=0。
了解您的应用程序用于生存分析可能会有所帮助。请告诉我们。
¹我很好奇为什么您认为审查事件没有持续时间 - 在您阅读的某些文档中是否不清楚？
【讨论】：
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感谢您的回答。实际上，我认为审查事件没有持续时间的原因是我认为所有个体的学习持续时间都是相似的，并且函数的持续时间输入实际上是“生命持续时间”。不过现在很清楚了。关于我的应用程序，实际上我的目标是预测访问者返回网站的时间。我正在使用 CoxPHFitter，因为我想考虑访问者和访问的其他功能。
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我的另一个问题是如何以正确的方式测试结果？ scikit-learn 的 API 有一个 predict 函数，但没有它我不知道如何做同样的事情。可以让事件发生的时间更近一些。