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我正在使用 Python 中 Lifelines 中的 AalenAdditiveFitter 构建预测模型，以预测事件是否会发生以及何时发生。

T（时间）= 月 C（事件）= 1 是，0 是否

此外，我还有 8 个正在使用的属性。

aaf = AalenAdditiveFitter(coef_penalizer=1., fit_intercept=True)
cx1 = aaf.fit(trainX.drop(['index'], axis=1), duration_col='T', event_col='C',show_progress=True)

我能够建立一个相对稳定的模型并使用以下方法获得累积危险概率：

stestXsurvived = cx1.predict_cumulative_hazard(stestX.drop(['T','C'], axis=1))

有没有办法直接从 AalenAdditiveFitter 过程中获得条件/边际概率？

因此，在进行了更多挖掘之后，我可以假设以下内容吗？

  1. 我从 Aalen Additive 模型中获得累积危险概率
  2. 为了让他们得到每个月的条件概率，我可以取上个月的差值：P(t) - P(t-1)

这是基于发布在https://quant.stackexchange.com/questions/21816/cumulative-vs-marginal-probability-of-default上的答案

不确定这个解决方案是否如此简单，请帮忙。

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如果您按照建议的方式区分累积风险，您将得到 h(t)，即风险。h(t) 确实相当于离散时间持续时间的条件概率。但请注意：对于连续时间，h(t) 是一个比率（例如，它可以大于 1）。

顺便说一句：我不记得 Aalen 的加法模型是否是半参数副手。但是，如果是这样，那么累积风险的价值只会在我们看到失败的月份发生变化。它不会影响您的（一个月 - 上个月）计算 - 差异将为 0，当我们观察到没有故障时，半参数持续时间模型总是如此。

如果您想节省计算能力，您可以在一个故障时间（称为 t_k）中获取累积风险，然后从此之前的最后一次故障时间的累积风险中减去它（称为 t_k-1）。你得到的答案是一样的，一旦你把注意力集中在新数量告诉你的东西上：如果累积风险在 t_k-1 和 t 之间变化很大，以及半参数风险（因此，累积风险，也）只有在我们看到失败时才更新，那么落在 t_k-1 和 t 之间的任何时间点的风险都必须为 0。

于 2017-10-05T14:11:50.657 回答