В пресс-службе Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова сообщили, что ученые факультета вычислительной математики и кибернетики вуза разработали библиотеку данных под названием Survivors. Этот инструмент позволяет прогнозировать вероятность наступления важных событий во времени — например, риски смерти пациентов или выход из строя медицинского оборудования.
Survivors создана на языке Python и умеет работать с большими и сложными наборами данных, даже если в них есть пропуски. В отличие от традиционных методов анализа выживаемости, новая библиотека не требует строгих предположений о распределении событий и сложной предварительной обработки. Это позволяет получать более точные прогнозы и проще внедрять систему в существующие аналитические платформы.
Библиотека подходит для разных сфер — от медицины, где помогает оценивать риски и продолжительность жизни пациентов, до промышленности, где предсказывает технические сбои, и бизнес-среды, например, прогнозирует отток клиентов. Алгоритмы Survivors оптимизированы для работы с большими данными, используя параллельные вычисления для высокой скорости обработки.
Тестирование на девяти медицинских и промышленных наборах данных показало, что новая библиотека дает более стабильные и точные результаты по сравнению с классическими моделями и требует минимальной настройки. Это делает Survivors удобным инструментом для исследователей и специалистов, работающих с реальными, часто неполными данными.
