Математики из МГУ имени М. В. Ломоносова презентовали новую библиотеку данных для эффективного анализа событий во времени. Новый инструмент будет полезен при решении задач из сфер промышленности, медицины и социологии.
Анализ данных помогает специалистам рассчитывать вероятность того, что какое-то событие произойдет в определенное время: например, так они могут предположить, что пациент с конкретным диагнозом выздоровеет примерно через полгода. При этом, особенность подобных прогнозов — невозможность предсказать точное время того или иного события.
Российские математики разработали библиотеку данных Survivors на языке программирования Python. Она позволяет точнее прогнозировать вероятность наступления событий, учитывая сложные зависимости в данных и пропущенные значения.
Аналогичные библиотеки для анализа выживаемости работают только с заполненными числовыми данными и требуют строгих допущений. Survivors же, напротив, достаточно универсальный инструмент.
«Мы протестировали библиотеку на реальных медицинских и промышленных данных и убедились, что наш метод превосходит существующие подходы по точности и устойчивости. Survivors представляет собой удобный инструмент, позволяющий анализировать событийные данные без необходимости глубоких знаний в машинном обучении», — отметил Юлий Васильев, сотрудник лаборатории технологий программирования факультета ВМК МГУ.