mlr3proba：为生存分析提供概率预测的强大工具

mlr3proba：为生存分析提供概率预测的强大工具

mlr3proba Probabilistic Learning for mlr3 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/mlr3proba

在机器学习的众多领域中，生存分析是一个专注于事件发生时间和相关影响因素的分支。mlr3proba 是一个开源的机器学习工具包，专为在 mlr3 生态系统中进行概率预测而设计。以下是关于 mlr3proba 的详细介绍。

项目介绍

mlr3proba 是一个为 mlr3 生态系统提供概率监督学习的工具包。它支持多种任务，包括预测生存分析、无条件分布估计以及概率监督回归。目前，生存分析部分已经成熟，其他功能仍处于早期开发阶段。

项目技术分析

mlr3proba 利用 mlr3 的框架，提供了统一的任务定义、模型训练和预测接口。它通过以下技术特点实现其功能：

• 支持生存分析的任务框架（TaskSurv）。
• 提供了多种预测生存学习者，包括 Kaplan-Meier 估计器、Cox 比例风险模型和生存树学习者。
• 使用 distr6 概率分布接口作为其概率预测的返回类型。
• 为评估生存学习者性能提供了多种度量标准。
• 集成了基本的机器学习管道构建功能。

项目技术应用场景

mlr3proba 主要应用于以下场景：

1. 生存分析：在医学、保险和其他领域，分析事件发生的时间，如疾病复发或客户流失。
2. 分布估计：估计数据的分布，用于密度估计和生存估计。
3. 概率监督回归：在进行回归分析时，提供一个预测分布作为输出。

项目特点

mlr3proba 的特点如下：

• 统一的接口：无论是频繁主义者、贝叶斯、深度学习还是其他模型，都提供了统一的训练和预测接口。
• 丰富的度量标准：提供了多种度量标准来评估生存学习者的性能。
• 集成管道构建：与 mlr3pipelines 集成，可以轻松构建机器学习管道。
• 线性预测和基线风险策略：提供了使用线性预测器和基线风险的降维/组合策略。

安装

由于 mlr3proba 未在 CRAN 上发布，可以通过以下方式安装：

# R-universe
install.packages("mlr3proba", repos = "https://mlr-org.r-universe.dev")

# GitHub
remotes::install_github("mlr-org/mlr3proba")

学习者和度量

mlr3proba 提供了多种学习者和度量标准，包括生存分析专用的一些度量，如 D-Calibration、Concordance Index 和 Uno’s AUC 等。

反馈和问题

作为免费和开源的软件项目，mlr3proba 鼓励用户参与和反馈。如果在使用过程中遇到问题或疑问，可以在 GitHub 页面上提出 issue。

类似项目

mlr3proba 的前身包括 mlr 中的生存模型，以及 skpro 在 Python/scikit-learn 生态系统中提供类似接口的包。此外，还有多个包支持概率预测和贝叶斯模型。

引用 mlr3proba

如果您在使用 mlr3proba 的研究中取得了成果，请引用其 Bioinformatics 文章。

通过上述介绍，mlr3proba 显然是一个功能强大的工具，尤其适用于需要概率预测的生存分析场景。如果您的研究涉及此类分析，mlr3proba 将是一个不容错过的选择。

mlr3proba Probabilistic Learning for mlr3 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/mlr3proba