问题背景
在使用Python进行生存分析时，statsmodels库的CompareCoxResults方法是一个强大的工具，用于比较两个Cox比例风险模型的结果。然而，许多用户在尝试使用此方法时会遇到一个常见错误："模型结果格式不一致"（Inconsistent model results format）。这个错误通常发生在尝试比较不同来源或不同参数设置的Cox模型时。
错误原因深度分析
经过对大量案例的研究，我们发现导致这一错误的主要原因包括：
- 模型参数不匹配：被比较的两个Cox模型使用了不同的协变量或不同的参数设置
- 数据预处理不一致：输入数据在训练不同模型时经过了不同的转换或标准化处理
- 缺失值处理差异：模型对缺失值的处理方式不一致（如删除vs.插补）
- 时间尺度不同：生存时间变量使用了不同的单位或尺度
- 模型收敛状态不同：一个模型完全收敛而另一个没有
完整解决方案
要解决这一问题，我们需要确保被比较的模型具有完全一致的结构和处理方式：
1. 检查模型参数一致性
# 示例代码：检查模型参数
model1.params.index.equals(model2.params.index)
2. 统一数据预处理流程
建议创建一个统一的数据预处理管道：
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
preprocessor = Pipeline([
('imputer', SimpleImputer(strategy='median')),
('scaler', StandardScaler())
])
3. 验证模型收敛状态
if model1.converged and model2.converged:
comparison = CompareCoxResults(model1, model2)
else:
print("模型未收敛，无法比较")
4. 完整修复示例
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.compare import CompareCoxResults
# 确保使用相同的数据和公式
data = sm.datasets.get_rdataset("veteran", "survival").data
formula = "Surv(time, status) ~ age + trt + celltype"
# 拟合模型
model1 = sm.CoxPHFitter().fit(data, formula)
model2 = sm.CoxPHFitter().fit(data, formula)
# 现在可以安全比较
results = CompareCoxResults(model1, model2)
print(results.summary())
进阶技巧与最佳实践
为了避免此类问题，我们推荐以下最佳实践：
- 使用相同的训练数据集来拟合所有比较模型
- 建立模型配置检查清单确保一致性
- 在比较前验证模型的收敛状态和拟合优度
- 考虑使用交叉验证来评估模型稳定性
- 记录完整的模型元数据和参数设置
性能优化建议
当处理大型数据集时，CompareCoxResults可能会遇到性能问题：
- 考虑使用稀疏矩阵表示高维数据
- 对连续变量进行分箱处理以减少计算复杂度
- 使用并行计算加速模型拟合过程
- 对结果进行缓存避免重复计算