Что такое survival analysis и какие данные нужны?

Survival analysis — это раздел статистики и машинного обучения, который изучает время до наступления определённого события (например, смерть, отказ оборудования, отток клиента).

Основные особенности:

• Цель — моделировать и прогнозировать время «выживания» до события.
• Учитывается цензурирование данных, когда событие не произошло к моменту окончания наблюдения.

Для survival analysis нужны следующие данные:

• Время наблюдения для каждого объекта (например, дни с начала эксперимента).
• Индикатор наступления события (1 — событие произошло, 0 — цензурировано).
• Дополнительные ковариаты (факторы), которые могут влиять на время до события.

Пример: для анализа выживаемости пациентов после лечения нужны дата начала наблюдения, дата события (или дата последнего контакта, если пациент жив), а также характеристики пациента (возраст, диагноз и т.д.).