校准

lifelines.calibration.survival_probability_calibration(model: RegressionFitter, df: DataFrame, t0: float, ax=None)

事件时间模型的平滑校准曲线。这类似于分类模型的校准曲线，扩展到处理生存概率和审查。生成一个matplotlib图形和一些指标。

我们希望根据观察到的频率来校准模型对\(P(T < \text{t0})\)的预测。

Parameters:

• model – 要评估的已拟合的lifelines回归模型

• df (DataFrame) – 一个DataFrame - 如果等于训练数据，则这是样本内校准。也可能是样本外数据集。

• t0 (float) – 评估事件发生概率的时间点。

Returns:

• ax – mpl 坐标轴

• ICI – 预测值与观测值之间的平均绝对差异

• E50 – 预测值与观测值之间的中位数绝对差异

• https (//onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/sim.8570)