Übungen

Code in Englisch, Prosa/Antworten Deutsch. Lösungen: loesungen.md.

Aufgabe 1 – Zensierung verstehen

Erkläre in drei Sätzen: Was ist ein zensierter Patient in diesem Datensatz, und warum würde ein einfacher Klassifikator (z. B. LogisticRegression) für diese Person ein falsches Label verwenden?

Aufgabe 2 – Cox als Baseline

Passe mit lifelines.CoxPHFitter ein Cox-Modell an fu_zeit_tage/status an (nicht an verweildauer_tage, das ist nur die deskriptive Verweildauer, keine Ereigniszeit). Berechne die Konkordanz (C-Statistik) auf dem Testset. Was ist der Unterschied zwischen Konkordanz und AUC bei binärer Klassifikation?

Aufgabe 3 – Risikogruppen und KM

Teile die Testpatienten nach dem Cox-Score in drei gleich große Tertile (niedrig / mittel / hoch). Plotte Kaplan-Meier-Kurven je Gruppe mit lifelines. Trennen sich die Kurven deutlich? Führe den Log-Rank-Test durch.

Aufgabe 4 – RSF (falls sksurv installiert)

Trainiere einen RandomSurvivalForest und berechne die zeitabhängige AUC bei Tag 7 und Tag 21. Vergleiche mit der Cox-AUC. Wo ist der Vorteil des RSF am größten, zu frühen oder späten Zeitpunkten?

Bonus – Konkurrierende Risiken konzeptuell

Angenommen, 10 % der Patient:innen werden in eine andere Klinik verlegt und sterben dort, also außerhalb des Beobachtungsfensters. Wie würde die KM-Kurve verzerrt sein, wenn man diese als Nicht-Ereignis behandelt? Was wäre die korrekte Analysestrategie?