整体说明
《Python机器学习-生存分析》是我开发的一门代码课，主要教授采用Python构建机器学习模型解决生存分析问题的代码。与以往我推出的代码课一样，本课程提供代码和案例数据，可看在线视频，提供售后答疑辅导与技术支持，并会邀请学员加入交流群。
以下为简要说明，欢迎添加我的微信AuTrader了解更多信息。
代码说明
代码适用于表格数据，即一行一个观测样本，一列一个变量，包括自变量和因变量，其中因变量有两个，一个事件状态二分类变量，一个事件时间连续变量，且是右删失的。
目前最新版是第6版，其代码部分包括的模型如下：coxph、岭回归、LASSO、弹性网络、决策树、随机森林、GBDT、stacking集成。
每个模型代码遵循的流程如下：数据读取、变量类型修正、描述性统计、相关性热图绘制、数据拆分、训练集测试集比较、数据预处理和模型设定、模型训练、模型预测评估、模型解释。
对于有超参数的模型，代码中有网格搜索调优方式。
对于模型解释，代码中包含有变量重要性、SHAP等图形。
另提供特征筛选 案例代码、制作机器学习shiny网页计算器的模板代码。如下为所提供代码文件目录截图：
注意：mxjqsakit.pyd是我封装自建函数的代码，大家无法查看其中内容，正常调用即可。
更新说明
与以往我推出的代码课一样，本课程也是一次购买后续免费享受更新。
视频说明
目前课程视频可在荔课上观看。
代码部分输出结果展示
10个月宝宝每天需要喝多少奶粉？
