python - 如何使用决策树进行生存分析？

我在理解和在 Python 中应用决策树进行生存分析时遇到问题。我有一个数据集，其中包含变量年龄、体重、肿瘤大小、体积……（所有浮点数），我想知道是否与总体存活率相关（也是浮点数）。

但是我该如何应用决策树呢？在文献中，我只看到了 y_train 必须是分类变量（例如 0 或 1，良性或恶性，...）的示例，但它不适用于浮点数等连续变量。

但是，我想创建一个决策树，以便最终您可以发现肿瘤大小 > xx 且体积 > yy，您的预测总生存期约为 < zzz。

有人可以帮我解决我的问题吗？有谁知道在哪里可以阅读有关此主题的更多信息？

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Scikit-survival 包提供了一些集成决策树模型，如RandomSurvivalForest以及 Cox 模型CoxPhSurvivalAnalysis等经典模型。

文档提供了一个很好的代码示例。关于目标变量y，至少在这种情况下，文档说明

y – 一个结构化数组，包含二进制事件指示符作为第一个字段，事件时间或审查时间作为第二个字段。