이번에 수업 일환으로 pycox 강의를 올리게 되었습니다.
우선 pycox에 대해서 무엇인지 간략하게 설명하도록 하겠습니다.
pycox는 'havakv'라는 유저가 개발한 python package 중에 하나로서 PyTorch로 survival analysis 및 time-to-event prediction을 하기위해서 만들어졌습니다.
이 패키지 안에는 survival model들과 evaluation metrics 그리고 event-time 데이터셋들이 기본적으로 들어가있고, Pre-processing tool들도 존재합니다.
그리고 이 패키지는 동일 유저가 개발한 torchtuples를 기반으로 하기 때문에 소스 코드를 살펴보실 때에 같이 보는게 편합니다. (torchtuples는 또 PyTorch를 기반으로 해서 결국엔 PyTorch를 기반으로 한 패키지가 됩니다.)
이제 지원하는 Survival model들을 알려드리겠습니다.
- Continuous-Time Models:
- CoxTime
- CoxCC
- CoxPH (DeepSurv)
- DeepSurv의 layer가 1개면 CoxPH가 되므로 같이 적어둔것 같습니다.
- PCHazard
- Discrete-Time Models:
- LogisticHazard
- PMF
- DeepHit, DeepHitSingle
- MTLR
- BCESurv
Evaluation Criteria는 다음과 같이 지원합니다.
- concordance_td
- C-index라고도 합니다.
- brier_score
- nbll
- integrated_brier_score
- integrated_nbll
- brier_score_admin / integrated_brier_score_admin
- nbll_admin / integrated_nbll_admin
오늘은 이정도로만 설명하고 다음에는 어떻게 설치하는지를 설명드리도록 하겠습니다!
감사합니다!
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