evaluation-metrics

A avaliação de modelos de sobrevivência requer métricas especializadas que considerem dados censurados. O scikit-survival fornece três categorias principais de métricas: 1. Concordance Index (C-index) 2. Time-dependent ROC and AUC 3. Brier

Skills
Científico
2

Para que serve e como usar

Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de científico. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.

Instale a skill (comando acima).
No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

Instalar (Claude Code)

mkdir -p .claude/skills/evaluation-metrics && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__evaluation-metrics.md -o .claude/skills/evaluation-metrics/SKILL.md

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

Conteúdo

ENPT

# Evaluation Metrics for Survival Models

## Overview

Evaluating survival models requires specialized metrics that account for censored data. scikit-survival provides three main categories of metrics:
1. Concordance Index (C-index)
2. Time-dependent ROC and AUC
3. Brier Score

## Concordance Index (C-index)

### What It Measures

The concordance index measures the rank correlation between predicted risk scores and observed event times. It represents the probability that, for a random pair of subjects, the model correctly orders their survival times.

**Range**: 0 to 1
- 0.5 = random predictio

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