(PyCox) 두 번째, 설치 방법?

안녕하세요?
이번 시간에는 pycox를 설치하는 방법에 대해서 설명드리도록 하겠습니다.
설치방법은 아주 간단하므로 설명이 그렇게 길지는 않을 것 같습니다.


먼저 PyTorch를 기본적으로 설치해야합니다.
conda 기준으로 PyTorch는 아래와 같이 설치합니다.

    conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

더 자세히 알고 싶으시다면 https://pytorch.org/로 들어가시면 됩니다.
이후에 자신이 원하는 버젼과 OS, 설치방법, 언어, CUDA 사용유무를 알맞게 고르신 후에 설치하시면 됩니다.

이후에 

     pip install pycox

이 명령어 한 줄로 설치할 수 있습니다.

이걸로 설치는 다 되었고 테스트 하거나 연습하려면 https://github.com/havakv/pycox에서 Get Started를 참고하시면 좋을 것 같습니다.
입문자들을 위해서 Jupyter용 ipynb 파일들이 있으니 설명과 같이 연습하실 수 있습니다!

이번에는 여기서 마치고 다음번에는 활용 및 후기를 설명드리도록 하겠습니다.
감사합니다.

(PyCox) 첫 번째, Pycox는 무엇인가?

안녕하세요?
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!

(참고: https://github.com/havakv/pycox)