Orange3实战教程：生存分析---生存曲线图

Kaplan-Meier生存曲线图

卡普兰-迈耶估计量的可视化工具。

输入

• 数据：参考生存数据集

输出

• 数据：参考生存数据集，新增一列标记点是否被选中
• 选定数据：从图中选中的实例

Kaplan-Meier生存曲线图 是估计生存函数的可视化表示，展示特定时间间隔内事件发生的概率。它适用于生存数据集（需包含时间和事件观测值）。可通过 As Survival 手动设置时间和事件变量。该图支持基于特征值分组比较生存函数，用户可在左侧面板选择是否显示置信区间、中位生存期和/或删失数据实例。图中可交互式选择数据实例，并将结果传递至下游工作流进行进一步分析。卡普兰-迈耶估计方法由 Davidson-Pilon (2019) 在 lifelines（生存分析Python包）中实现。

示例

本例使用 Kaplan-Meier生存曲线图 可视化德国乳腺癌研究组2的生存函数。通过