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scikit-survival 생존분석 워크플로

scikit-survival로 우측 절단·경쟁위험 생존분석을 누수 없이 설계·학습·평가하도록 돕는 전문가용 스킬입니다.

데이터·분석고급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 8/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

생존분석(Survival Analysis) 전 과정을 scikit-survival 0.28.0 기준으로 안내합니다.

  • 결과 변수 구성: Surv.from_arrays로 (event, time) 구조화 배열을 올바르게 만드는 규칙
  • 누수 방지 파이프라인: 분할 이후에만 결측 대치·인코딩·스케일링을 학습시키는 ColumnTransformer 패턴
  • 모델 선택 가이드: Cox PH, Coxnet, IPCRidge, RandomSurvivalForest, Gradient Boosting, Survival SVM의 용도와 한계 비교
  • 지표 계약: Uno C-index, cumulative/dynamic AUC, Brier score, IBS에 어떤 형태의 예측값을 넣어야 하는지 명시
  • 경쟁위험: cumulative_incidence_competing_risks로 원인별 누적발생률(CIF)을 계산하고, 1 - KM을 오용하지 않도록 경고
  • 로컬 CLI 5종: CSV 검증, 모델 학습, 지표 평가, 경쟁위험 CIF, 리포트 생성 스크립트 (네트워크 호출 없음)

이런 분께 추천

  • 임상·역학 데이터로 생존모형을 만드는 연구자, 의학통계 담당자
  • 이탈(churn), 고장시간(TTF), 재발 예측 등 time-to-event 문제를 다루는 데이터 사이언티스트
  • 논문·보고서용 재현 가능한 모델링 절차와 지표 사용 근거가 필요한 분
  • 반대로, 기초 통계 배경 없이 바로 결과만 얻고 싶은 분에게는 난이도가 높습니다

활용 예시

  1. 임상 코호트 Cox 모형: "환자 CSV로 CoxPH 파이프라인을 만들고 중첩 CV로 alpha를 튜닝한 뒤 Uno C와 IBS를 보고해줘" → 분할·전처리·튜닝·평가가 누수 없이 구성됩니다.
  2. 경쟁위험 분석: "사망 원인이 2종류인 데이터에서 원인별 누적발생률 곡선을 그려줘" → 정수 status 코딩(0=중도절단, 1..K=원인)과 CIF 계산을 안내합니다.
  3. 모델 비교 리포트: 번들 CLI로 train_survival_model.py → evaluate_survival_metrics.py → model_report.py를 연결해 마크다운 리포트를 자동 생성합니다.

· · · 설치 가이드 · · ·

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/scikit-survival 폴더를 내 ~/.claude/skills/scikit-survival/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git /tmp/scientific-agent-skills && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/scientific-agent-skills/skills/scikit-survival ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 열고 원하는 작업 폴더로 이동합니다.
  2. 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 Claude 스킬 경로에 복사합니다: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/scikit-survival ~/.claude/skills/
  4. Python 3.11 이상이 설치되어 있는지 확인합니다: python3 --version
  5. 가상환경을 만들고 활성화합니다: uv venv --python 3.11 && source .venv/bin/activate (uv가 없다면 pip install uv)
  6. 문서에 명시된 핀 버전 패키지를 설치합니다: uv pip install "scikit-survival==0.28.0" "scikit-learn==1.9.0" (필요 시 numpy·pandas·scipy 등 나머지도 동일하게)
  7. Claude Code를 재시작한 뒤 "생존분석 파이프라인 만들어줘", "Uno C-index로 평가해줘"처럼 요청하면 스킬이 활성화됩니다.
  8. 참고: upstream scikit-survival은 GPL-3.0 라이선스이므로 재배포 전 라이선스를 확인하세요.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT