scikit-survival

Was macht scikit-survival?

Anwendungsbereich

Dieses Skill verwenden für scikit-survival 0.28.0 Workflows mit:

• rechtszensierten strukturierten Endpunkten;
• Cox PH, Coxnet, IPC Ridge, Survival Trees, Forests, Boosting und SVMs;
• Diskrimination, Vorhersagefehler, kalibrierungsorientierten Prüfungen und zeitabhängiger Vorhersage;
• nichtparametrischer kumulativer Inzidenz bei konkurrierenden Risiken;
• scikit-learn Pipelines, verschachtelter Modellauswahl und reproduzierbaren Berichten.

scikit-survival modelliert hauptsächlich rechtszensierte Endpunkte. Der eingebaute Support für konkurrierende Risiken ist nichtparametrische kumulative Inzidenz; es bietet keine Fine-Gray-Regression. Präsentieren Sie Modellergebnisse nicht als klinische Beratung, kausale Evidenz oder Beleg für klinischen Nutzen.

Aktuelle Version und Installation

Überprüft am 23.07.2026:

• Neueste stabile Version: scikit-survival 0.28.0, veröffentlicht am 05.07.2026.
• Python: 3.11 oder höher; PyPI-Wheels unterstützen CPython 3.11-3.14 auf Linux x86-64, macOS x86-64/ARM64 und Windows x86-64.
• Laufzeitbeschränkungen: NumPy >=2.0.0, pandas >=2.2.0, SciPy >=1.13.0, scikit-learn >=1.9.0,<1.10, OSQP >=1.0.2, narwhals >=2.0.1.
• Version 0.28 fügt pandas/Polars Estimator-Unterstützung durch narwhals hinzu und entfernt criterion aus GradientBoostingSurvivalAnalysis.

Erstellen Sie eine isolierte Umgebung und installieren Sie den getesteten Snapshot:

uv venv --python 3.11
source .venv/bin/activate
uv pip install \
  "scikit-survival==0.28.0" \
  "scikit-learn==1.9.0" \
  "numpy==2.4.6" \
  "pandas==3.0.5" \
  "scipy==1.17.1" \
  "ecos==2.0.14" \
  "osqp==1.1.3" \
  "joblib==1.5.3" \
  "numexpr==2.14.2" \
  "narwhals==2.24.0"

Binäre Wheels werden bevorzugt. Ein Source-Build erfordert einen C/C++-Compiler; OSQP benötigt möglicherweise auch CMake. Dieses Skill ist MIT-lizenziert; das upstream scikit-survival-Paket ist GPL-3.0-or-later, daher prüfen Sie die upstream-Lizenz vor der Weitergabe.

Nicht-verhandelbarer Workflow

1. Definieren Sie das Estimand und die Event-Kodierung. Entscheiden Sie, ob das Ziel das Gesamtüberleben, die ursachenspezifische Hazardrate oder die ursachenspezifische kumulative Inzidenz ist.
2. Validieren Sie die Endpunkte. Standard-Estimator benötigen ein zweifeldriges strukturiertes Array: boolean Event zuerst, beobachtete Zeit zweitens. Konkurrierende Risiko-CIF benötigt stattdessen einen separaten Integer-Event-Vektor: 0=zensiert, 1..K=Ursachen.
3. Teilen Sie vor gelernter Vorverarbeitung. Passen Sie Imputer, Encoder, Skalierer, Merkmalsselektoren oder Alpha-Wahl niemals auf allen Zeilen vor dem Teilen an.
4. Passen Sie die Vorverarbeitung innerhalb einer Pipeline an. Unbekannte Kategorien und fehlende Werte müssen nur mit dem Zustand des Trainingsfolds behandelt werden.
5. Optimieren Sie ohne Wiederverwendung von Evaluierungsdaten. Verwenden Sie verschachtelte Kreuzvalidierung (nested CV) bei der Berichterstattung über kreuzvalidierte optimierte Leistung, oder reservieren Sie einen wirklich unberührten finalen Holdout.
6. Passen Sie Zensierungsverteilungen auf Trainingsdaten an. IPCW-Konkordanz, dynamische AUC und Brier-Metriken erhalten survival_train, niemals einen gepoolten Trainings+Test-Outcome.
7. Beschränken Sie Evaluierungszeitpunkte. Verwenden Sie ein streng wachsendes Raster innerhalb des Test-Follow-ups und unterhalb des Endes des Trainings-Supports, wo die geschätzte Zensierungs-Überlebenswahrscheinlichkeit positiv bleibt.
8. Passen Sie Vorhersagen an Metriken an. Konkordanz/dynamische AUC verwenden Scores, bei denen höher = risikoreicher ist. Brier-Metriken verwenden Überlebenswahrscheinlichkeiten mit der Form (n_test, n_times), nicht Risiko-Scores oder nicht ausgewertete Schrittfunktionen.
9. Behandeln Sie konkurrierende Ursachen explizit. Standard-Überlebenswahrscheinlichkeiten und CIFs beantworten unterschiedliche Fragen. Schätzen Sie niemals die ereignisspezifische Wahrscheinlichkeit mit 1 - Kaplan-Meier, während Sie konkurrierende Ereignisse zensieren.
10. Berichten Sie über Grenzen. Trennen Sie Diskrimination, Kalibrierung, Vorhersagefehler und kumulative Inzidenz. Keine allein etabliert eine Entscheidungs- oder klinische Nützlichkeit.

Outcome-Konstruktion

from sksurv.util import Surv

y = Surv.from_arrays(event=event_bool, time=observed_time)
# Äquivalent für pandas oder Polars:
y = Surv.from_dataframe("event", "time", frame)

Das erste Feld ist boolean (True=Event, False=rechtszensiert); das zweite ist eine Fließkommazahl. Feldnamen können variieren, aber Feldreihenfolge und -bedeutung nicht. Verwenden Sie references/data-handling.md, bevor Sie benutzerdefinierte Daten oder Daten mit konkurrierenden Risiken laden.

Leakfreie Pipeline

from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler
from sksurv.linear_model import CoxPHSurvivalAnalysis

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.25, stratify=y["event"], random_state=20260723
)

preprocess = ColumnTransformer(
    [
        ("num", make_pipeline(SimpleImputer(strategy="median"), StandardScaler()), numeric),
        (
            "cat",
            make_pipeline(
                SimpleImputer(strategy="most_frequent"),
                OneHotEncoder(handle_unknown="ignore", drop="first", sparse_output=False),
            ),
            categorical,
        ),
    ],
    sparse_threshold=0.0,
)
model = make_pipeline(preprocess, CoxPHSurvivalAnalysis(alpha=0.1, ties="efron"))
model.fit(X_train, y_train)
risk = model.predict(X_test)

Die Aufteilung erfolgt vor jeder gelernten Transformation. Für wiederholte oder gruppierte Datensätze verwenden Sie eine gruppenbewusste Aufteilung; für zeitliche Bereitstellung verwenden Sie eine zeitre spektierende Aufteilung.

Modellauswahl

• CoxPHSurvivalAnalysis: interpretierbare Log-Hazard-Koeffizienten unter proportionalen Hazards; alpha ist Ridge-Shrinkage und ties ist "breslow" oder "efron".
• CoxnetSurvivalAnalysis: LASSO/Elastic-Net-Pfad für hochdimensionale Daten. l1_ratio ist in (0, 1]; verwenden Sie fit_baseline_model=True, bevor Sie Überlebens- oder kumulative Hazard-Funktionen anfordern.
• IPCRidge: IPC-gewichtetes Ridge-AFT-Modell; die Vorhersage erfolgt auf einer Zeit/Log-Zeit-Skala, nicht auf einem Cox-Risiko-Score.
• RandomSurvivalForest / ExtraSurvivalTrees: nichtlineare Vorhersagen von Überleben und kumulativem Hazard; verwenden Sie Permutationswichtigkeit (permutation importance), nicht Impurity-Wichtigkeit.
• GradientBoostingSurvivalAnalysis: Tree-Boosting mit "coxph", "squared" oder "ipcwls"-Verlustfunktion. criterion wurde in 0.28 entfernt.
• ComponentwiseGradientBoostingSurvivalAnalysis: sparse lineare komponentenweise Boosting.
• FastSurvivalSVM / FastKernelSurvivalSVM: Ranking- oder Regressionsziele. Nur rank_ratio=1 gibt direkt Scores mit höher = risikoreicher zurück; SVMs liefern keine Überlebenswahrscheinlichkeiten für Brier-Metriken.

Lesen Sie die modellspezifische Referenz, bevor Sie Koeffizienten oder Vorhersagen interpretieren: references/cox-models.md, references/ensemble-models.md oder references/svm-models.md.

Vorhersage- und Metrikverträge

import numpy as np
from sksurv.metrics import (
    brier_score,
    concordance_index_ipcw,
    cumulative_dynamic_auc,
    integrated_brier_score,
)

risk = model.predict(X_test)  # (n_test,), höher bedeutet höheres Eventrisiko
uno_c = concordance_index_ipcw(y_train, y_test, risk, tau=times[-1])[0]
auc_t, mean_auc = cumulative_dynamic_auc(y_train, y_test, risk, times)

surv_fns = model.predict_survival_function(X_test)
surv_prob = np.vstack([fn(times) for fn in surv_fns])  # (n_test, n_times)
_, brier_t = brier_score(y_train, y_test, surv_prob, times)
ibs = integrated_brier_score(y_train, y_test, surv_prob, times)

• Harrell C und Uno C messen Rangdiskriminierung, nicht Kalibrierung.
• Kumulative/dynamische AUC misst Diskriminierung zu ausgewählten Zeithorizonten und akzeptiert 1D- oder zeitabhängige 2D-Risikoscores; sie lehnt Überlebenswahrscheinlichkeiten ab.
• Brier-Score ist ein zensierungsgewichteter Wahrscheinlichkeitsfehler und spiegelt sowohl Diskriminierung als auch Kalibrierung wider. Er ist keine eigenständige Kalibrierungskurve.
• Kalibrierung erfordert horizontspezifische Vorhersage-gegen-beobachtet-Prüfungen auf unabhängigen Daten. scikit-survival 0.28 hat keine dedizierte Kalibrierungskurven-API.

Siehe references/evaluation-metrics.md für Annahmen, Primärliteratur, sichere Zeitgitterkonstruktion und Scorer-Wrapper.

Pipelines, Metadaten-Routing und Tuning

Gewöhnliches Pipeline.fit(X, y) benötigt kein Metadaten-Routing-Setup. Metrik-Wrapper wie as_concordance_index_ipcw_scorer sind Estimator-Wrapper, keine scoring=-Callables:

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sksurv.metrics import as_concordance_index_ipcw_scorer

wrapped = as_concordance_index_ipcw_scorer(model, tau=tau)
search = GridSearchCV(
    wrapped,
    {"estimator__coxphsurvivalanalysis__alpha": [0.01, 0.1, 1.0]},
    cv=inner_splits,
)

Der Wrapper lernt die Zensierungsverteilung aus jedem Fit-Fold. Präfixieren Sie gewrappte Parameter mit estimator__. Aktivieren Sie das Metadaten-Routing von scikit-learn nur, wenn Sie zusätzliche Metadaten durch einen Meta-Estimator übergeben. Beispielsweise ist set_predict_request(alpha=True) von Coxnet nur relevant, wenn Sie das Vorhersageargument alpha mit sklearn.set_config(enable_metadata_routing=True) routen.

Verwenden Sie eine äußere CV-Schleife für eine unverzerrte CV-Leistungsschätzung nach innerem Tuning. Wählen Sie keine Parameter aus und berichten Sie nicht über die Leistung aus denselben Folds, als ob sie extern wären.

Konkurrierende Risiken

from sksurv.nonparametric import cumulative_incidence_competing_risks

# status: Integer-Array, 0=zensiert, 1..K=mutually exclusive causes
time, cif = cumulative_incidence_competing_risks(status, observed_time)
total_cif = cif[0]
cause_1_cif = cif[1]

cif hat die Form (K + 1, n_times); Zeile 0 ist das Gesamtrisiko und Zeilen 1..K sind die ursachenspezifische kumulative Inzidenz. Ursachenspezifische Cox-Modelle behandeln andere Ursachen als zensiert, um ursachenspezifische Hazards zu schätzen, aber 1 - survival eines solchen Modells ist nicht die ursachenspezifische CIF. Siehe references/competing-risks.md.

Mitgelieferte lokale CLIs

Alle Helfer verwenden deterministische synthetische Daten, wenn keine Eingabe gegeben wird. Sie tätigen keine Netzwerkaufrufe, lehnen URLs und Symlinks ab, begrenzen Dateien/Zeilen/Merkmale, vermeiden unsicheres Pickle-Laden und importieren wissenschaftliche Pakete verzögert.

python skills/scikit-survival/scripts/validate_survival_csv.py --help
python skills/scikit-survival/scripts/train_survival_model.py --help
python skills/scikit-survival/scripts/evaluate_survival_metrics.py --help
python skills/scikit-survival/scripts/competing_risk_cif.py --help
python skills/scikit-survival/scripts/model_report.py --help

Typischer lokaler Ablauf:

python skills/scikit-survival/scripts/validate_survival_csv.py \
  --input data.csv --event-column event --time-column time \
  --feature-columns age,group,measurement --structured-output outcome.npy

python skills/scikit-survival/scripts/train_survival_model.py \
  --input data.csv --event-column event --time-column time \
  --numeric-columns age,measurement --categorical-columns group \
  --model coxph --tune --prediction-output predictions.npz \
  --output training-summary.json

python skills/scikit-survival/scripts/evaluate_survival_metrics.py \
  --input predictions.npz --output metrics-summary.json

python skills/scikit-survival/scripts/model_report.py \
  --training-summary training-summary.json \
  --metrics-summary metrics-summary.json --output model-report.md

Verwenden Sie nur anonymisierte, autorisierte lokale Daten. Die gebündelten Tests enthalten nur synthetische Datensätze und keine Patientendaten oder PHI.

Sicherheits-Triage

SECURITY.md hat zuvor behauptet, dass dieses Skill paketüberlagernde Dateien mit den Namen sklearn.py und sksurv.py bündelt. Die Bestandsaufnahme vom 23.07.2026 bestätigte, dass diese Dateien nicht existierten; die Behauptung war ein Phantom-Analyzer-Fund. Diese Aktualisierung fügt nur deskriptiv benannte Helfer hinzu und keine Shadow-Module, Umgebungslesevorgänge oder Netzwerkaufrufe.

Benennen Sie niemals ein Projektskript nach einem importierten Paket (einschließlich sklearn.py, sksurv.py, numpy.py oder pandas.py), da Python die lokale Datei anstelle der installierten Bibliothek importieren könnte. Überprüfen Sie das Arbeitsverzeichnis, bevor Sie Beispiele ausführen, die aus nicht vertrauenswürdigen Quellen kopiert wurden.

Referenzdateien

• references/data-handling.md — Strukturierte Arrays, Datensätze, Schema-Validierung, pandas/Polars-Vorverarbeitung und leakfreies Aufteilen.
• references/cox-models.md — Cox PH, Coxnet, IPCRidge, Annahmen und Tuning.
• references/ensemble-models.md — Forests, Trees, Boosting, Vorhersagen und Permutationswichtigkeit.
• references/svm-models.md — SVM-Ziele, Vorhersagerichtung, Skalierung, Kernel und Einschränkungen.
• references/evaluation-metrics.md — Metrik-Eingaben, Zensierungsannahmen, Zeitgitter, Kalibrierung, verschachtelte CV und Primärliteratur.
• references/competing-risks.md — Integer-Event-Kodierung, CIF-API, eingebaute Datensätze, ursachenspezifische Hazards und nicht unterstützte Fine-Gray-Regression.

Datierte Quellen

Offizielle API- und Kompatibilitätsquellen, überprüft am 23.07.2026:

• PyPI 0.28.0 — veröffentlicht am 05.07.2026.
• GitHub v0.28.0 release — veröffentlicht am 05.07.2026.
• Versionshinweise 0.28.
• Installationsanleitung.
• Stabiles Benutzerhandbuch.
• Stabile API-Referenz.

Zitieren von Scientific Agent Skills

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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

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