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我有一个生命线模型，我使用以下内容进行拟合：

model = WeibullAFTFitter()
model.fit(train, 'duration', event_col='y', show_progress=True)

但是，它为我的测试集预测的持续时间非常大（通过使用predicted_time = model.predict_expectation(test)）。事实上，在未经审查的情况下，测试持续时间和预测持续时间之间的平均误差为 2289.3773 +/- 7584.9916。

唯一的问题是最长可能的持续时间是 1500 年（假设机器每 5 年更换一次）。所以我的问题是：

  1. 有没有办法设置时间上限？
  2. 如果我将持续时间标准化为平均值为 0，标准差为 1，持续时间估计会改善吗？
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