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Performance_Random_Survival_Forests.ipynb
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0:00:01\r\u001b[K |██████████████████████████▊ | 1.9MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |██████████████████████████▉ | 1.9MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |███████████████████████████ | 1.9MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |███████████████████████████ | 1.9MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |███████████████████████████▎ | 1.9MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |███████████████████████████▍ | 2.0MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |███████████████████████████▌ | 2.0MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |███████████████████████████▊ | 2.0MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |███████████████████████████▉ | 2.0MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |████████████████████████████ | 2.0MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |████████████████████████████ | 2.0MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |████████████████████████████▎ | 2.0MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |████████████████████████████▍ | 2.0MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |████████████████████████████▌ | 2.0MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |████████████████████████████▊ | 2.0MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |████████████████████████████▉ | 2.1MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |█████████████████████████████ | 2.1MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |█████████████████████████████ | 2.1MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |█████████████████████████████▎ | 2.1MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |█████████████████████████████▍ | 2.1MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |█████████████████████████████▌ | 2.1MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |█████████████████████████████▊ | 2.1MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |█████████████████████████████▉ | 2.1MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |██████████████████████████████ | 2.1MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |██████████████████████████████ | 2.2MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |██████████████████████████████▎ | 2.2MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |██████████████████████████████▍ | 2.2MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |██████████████████████████████▌ | 2.2MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |██████████████████████████████▊ | 2.2MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |██████████████████████████████▉ | 2.2MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |███████████████████████████████ | 2.2MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |███████████████████████████████▏| 2.2MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |███████████████████████████████▎| 2.2MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |███████████████████████████████▍| 2.2MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |███████████████████████████████▌| 2.3MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |███████████████████████████████▊| 2.3MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |███████████████████████████████▉| 2.3MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |████████████████████████████████| 2.3MB 2.8MB/s eta 0:00:01\r\u001b[K |████████████████████████████████| 2.3MB 2.8MB/s \n", | |
| "\u001b[?25h Building wheel for scikit-survival (setup.py) ... \u001b[?25l\u001b[?25hdone\n" | |
| ], | |
| "name": "stdout" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "metadata": { | |
| "id": "IPrb8wupDIqg", | |
| "colab_type": "code", | |
| "colab": {} | |
| }, | |
| "source": [ | |
| "# imports\n", | |
| "%matplotlib inline\n", | |
| "import matplotlib.pyplot as plt\n", | |
| "import pandas as pd\n", | |
| "import numpy as np" | |
| ], | |
| "execution_count": 0, | |
| "outputs": [] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "metadata": { | |
| "id": "nrpBjG5d8bcX", | |
| "colab_type": "code", | |
| "colab": {} | |
| }, | |
| "source": [ | |
| "# download the dataset\n", | |
| "from sksurv.datasets import load_gbsg2\n", | |
| "\n", | |
| "X, y = load_gbsg2()" | |
| ], | |
| "execution_count": 0, | |
| "outputs": [] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "metadata": { | |
| "id": "LmsTK0f5DAHa", | |
| "colab_type": "code", | |
| "colab": {} | |
| }, | |
| "source": [ | |
| "# function to transform y (a numpy nd array) to a dataframe\n", | |
| "def target2df(y):\n", | |
| " event = [y[i][0] for i in range(len(y))]\n", | |
| " time = [y[i][1] for i in range(len(y))]\n", | |
| " df_y = pd.DataFrame(data={'time': time, 'event': event})\n", | |
| " return df_y" | |
| ], | |
| "execution_count": 0, | |
| "outputs": [] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "metadata": { | |
| "id": "J7U6qnN_DZDg", | |
| "colab_type": "code", | |
| "colab": { | |
| "base_uri": "https://localhost:8080/", | |
| "height": 33 | |
| }, | |
| "outputId": "d810c3e2-8fc1-493e-fa93-f07678951db3" | |
| }, | |
| "source": [ | |
| "# tgrade: tumor grade is an ordered categorical variable so we treat it differently\n", | |
| "X['tgrade'] = X['tgrade'].cat.as_ordered()\n", | |
| "X['tgrade'].dtype" | |
| ], | |
| "execution_count": 10, | |
| "outputs": [ | |
| { | |
| "output_type": "execute_result", | |
| "data": { | |
| "text/plain": [ | |
| "CategoricalDtype(categories=['I', 'II', 'III'], ordered=True)" | |
| ] | |
| }, | |
| "metadata": { | |
| "tags": [] | |
| }, | |
| "execution_count": 10 | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "metadata": { | |
| "id": "TZTonSa6DfQA", | |
| "colab_type": "code", | |
| "colab": {} | |
| }, | |
| "source": [ | |
| "# we transform the categorical variables to numerical variables\n", | |
| "X['horTh'] = X['horTh'].cat.codes\n", | |
| "X['menostat'] = X['menostat'].cat.codes\n", | |
| "X['tgrade'] = X['tgrade'].cat.codes" | |
| ], | |
| "execution_count": 0, | |
| "outputs": [] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "metadata": { | |
| "id": "qARWXP-HDjA4", | |
| "colab_type": "code", | |
| "colab": {} | |
| }, | |
| "source": [ | |
| "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", | |
| "\n", | |
| "X_trn, X_val, y_trn, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)" | |
| ], | |
| "execution_count": 0, | |
| "outputs": [] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "metadata": { | |
| "id": "dQLiXmSSDmT4", | |
| "colab_type": "code", | |
| "colab": {} | |
| }, | |
| "source": [ | |
| "df_y_trn = target2df(y_trn)\n", | |
| "df_y_val = target2df(y_val)" | |
| ], | |
| "execution_count": 0, | |
| "outputs": [] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "metadata": { | |
| "id": "pJaddAeGD2kw", | |
| "colab_type": "code", | |
| "colab": {} | |
| }, | |
| "source": [ | |
| "T_trn = df_y_trn['time']\n", | |
| "E_trn = df_y_trn['event']\n", | |
| "T_val = df_y_val['time']\n", | |
| "E_val = df_y_val['event']" | |
| ], | |
| "execution_count": 0, | |
| "outputs": [] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "metadata": { | |
| "id": "vi5L6x6D79Wa", | |
| "colab_type": "code", | |
| "colab": { | |
| "base_uri": "https://localhost:8080/", | |
| "height": 66 | |
| }, | |
| "outputId": "6a0eaf66-9d5a-44f6-c6d2-e9090bb6de69" | |
| }, | |
| "source": [ | |
| "from pysurvival.models.survival_forest import RandomSurvivalForestModel\n", | |
| "\n", | |
| "rsf_pysurvival = RandomSurvivalForestModel(num_trees=20)\n", | |
| "%time rsf_pysurvival.fit(X_trn, T_trn, E_trn, seed=0)" | |
| ], | |
| "execution_count": 21, | |
| "outputs": [ | |
| { | |
| "output_type": "stream", | |
| "text": [ | |
| "CPU times: user 252 ms, sys: 13 ms, total: 265 ms\n", | |
| "Wall time: 161 ms\n" | |
| ], | |
| "name": "stdout" | |
| }, | |
| { | |
| "output_type": "execute_result", | |
| "data": { | |
| "text/plain": [ | |
| "RandomSurvivalForestModel" | |
| ] | |
| }, | |
| "metadata": { | |
| "tags": [] | |
| }, | |
| "execution_count": 21 | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "metadata": { | |
| "id": "YPIuRDmTPvYe", | |
| "colab_type": "code", | |
| "colab": { | |
| "base_uri": "https://localhost:8080/", | |
| "height": 33 | |
| }, | |
| "outputId": "e0f37829-7fec-4390-8a67-985a6cab0c6e" | |
| }, | |
| "source": [ | |
| "from pysurvival.utils.metrics import concordance_index\n", | |
| "c_index = concordance_index(rsf_pysurvival, X_val, T_val, E_val)\n", | |
| "print(f'Concordance index: {c_index:.3f}') " | |
| ], | |
| "execution_count": 24, | |
| "outputs": [ | |
| { | |
| "output_type": "stream", | |
| "text": [ | |
| "Concordance index: 0.649\n" | |
| ], | |
| "name": "stdout" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "metadata": { | |
| "id": "Pgk_9gSiEJb4", | |
| "colab_type": "code", | |
| "colab": { | |
| "base_uri": "https://localhost:8080/", | |
| "height": 66 | |
| }, | |
| "outputId": "a4e00e78-e219-4bbd-94d1-1620ce1422c9" | |
| }, | |
| "source": [ | |
| "from random_survival_forest import RandomSurvivalForest\n", | |
| "\n", | |
| "rsf = RandomSurvivalForest(n_estimators=20)\n", | |
| "%time rsf.fit(X_trn, df_y_trn)" | |
| ], | |
| "execution_count": 19, | |
| "outputs": [ | |
| { | |
| "output_type": "stream", | |
| "text": [ | |
| "CPU times: user 30min 1s, sys: 4.58 s, total: 30min 6s\n", | |
| "Wall time: 30min 7s\n" | |
| ], | |
| "name": "stdout" | |
| }, | |
| { | |
| "output_type": "execute_result", | |
| "data": { | |
| "text/plain": [ | |
| "<random_survival_forest.RandomSurvivalForest.RandomSurvivalForest at 0x7f01511c3470>" | |
| ] | |
| }, | |
| "metadata": { | |
| "tags": [] | |
| }, | |
| "execution_count": 19 | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "metadata": { | |
| "id": "uRacYQH3PptZ", | |
| "colab_type": "code", | |
| "colab": { | |
| "base_uri": "https://localhost:8080/", | |
| "height": 33 | |
| }, | |
| "outputId": "db13b0b5-478e-441c-cc4a-cfa2c0ecfecd" | |
| }, | |
| "source": [ | |
| "rsf.oob_score" | |
| ], | |
| "execution_count": 25, | |
| "outputs": [ | |
| { | |
| "output_type": "execute_result", | |
| "data": { | |
| "text/plain": [ | |
| "0.5036856355634013" | |
| ] | |
| }, | |
| "metadata": { | |
| "tags": [] | |
| }, | |
| "execution_count": 25 | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "metadata": { | |
| "id": "wm-1vbpPRLnO", | |
| "colab_type": "code", | |
| "colab": {} | |
| }, | |
| "source": [ | |
| "" | |
| ], | |
| "execution_count": 0, | |
| "outputs": [] | |
| } | |
| ] | |
| } |
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