Я очень новичок в реализации глубокого обучения для анализа выживания с использованием пакета Pycox.
Я использую Международный консорциум «Молекулярная таксономия рака молочной железы» (METABRI C), который содержит переменные от x0 до x8 с продолжительностью времени и событием (0 = нет, 1 = да).
Когда я сделал пример из Pycox Pycox Github , я понял, что по умолчанию все переменные от x0 до x8 используются в качестве входных функций для обучения, тестирования и проверки
Тем не менее, я хочу обучить LogisticHazard (Nnet -выживание), включая только определенные функции следующим образом:
Модель 1 = x0, x1, x2
Модель 2 = x0, x1, x2 , x3, x4, x5
Модель 3 = x0, x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8
Пример Pycox-LogisticHazard с METABRI C
df_train = metabric.read_df()
df_test = df_train.sample(frac=0.2)
df_train = df_train.drop(df_test.index)
df_val = df_train.sample(frac=0.2)
df_train = df_train.drop(df_val.index)
df.train.head()
Обзор набора данных
Как мне легко настроить Model 1, Model 2, Model 3 для наборов для обучения, тестирования и проверки? так что я могу настроить, какие входные переменные (например, Модель 1: x0, x1, x2) использовать для x_train, x_val, x_test?
Любая помощь будет оценена.