如何解决用于推理的 CoxTimeVaryingFitter 模型
我正在尝试在来自生命线包的 python 中使用 CoxTimevaryingFitter 模型，以推断哪些特征对成功结果有因果影响。特征是随时间变化的，所以这个模型似乎很合适。
随着时间“t”的增加，成功结果率会降低，因此结果的不平衡性会随着时间的推移而增加。我的问题是：
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应该在推理模型中处理不平衡吗？如果是这样，最好的方法是什么，应该为每次“t”处理？
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训练数据集中的行是否应该只达到选定的最大时间 t？ IE。是否应该从训练数据集中排除成功率极小的时间“t”中的条目？有没有好的方法来选择 't' 的截止点？
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