Cox回归与Cox比例风险回归模型 Python实现

Cox回归与Cox比例风险回归模型 Python实现

Cox回归（Cox proportional hazards regression）是一种常用的生存分析方法，用于分析事件发生时间与预测因素之间的关系。Cox比例风险回归模型是Cox回归的一种特例，通过估计预测因素对风险比例的影响来推断其对生存时间的影响程度。本文将介绍如何使用Python实现Cox回归和Cox比例风险回归模型。

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from lifelines import CoxPHFitter

接下来，我们准备用于建模的数据。这里使用一个示例数据集，其中包含了一些患者的生存时间、事件状态以及一些预测因素。数据集可以是一个包含这些信息的CSV文件，也可以是一个Pandas DataFrame对象。假设我们的数据集如下所示：

# 创建示例数据集
data