语言：中文
最后更新：2026-07-30
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本页仅作为导航。当前 solver、penalty、后端与推断覆盖以 已实现方法和对应模型页为准。
| 页面 | 内容 |
|---|---|
| 损失函数 | Loss 定义与逐样本公式 |
| 求解器算法 | 公开与内部 solver 实现 |
| Loss × Penalty × Solver 框架 | 调度逻辑与兼容范围 |
| Solver × Penalty 矩阵 | 显式 solver 路由与限制 |
| 推断 API | 协方差、重抽样与推断接口 |
- 线性回归
- Ridge
- Lasso
- Elastic Net
- Adaptive Lasso
- SCAD
- MCP
- Logistic 回归
- Poisson 回归
- 广义线性模型
- Ordered Logit/Probit
- 分位数回归
- 稳健回归
| 需求 | Estimator | 导入路径 | 当前契约 |
|---|---|---|---|
| 完整 Cox 拟合、baseline hazard、生存预测、formula 与统计推断 | CoxPH |
from statgpu.survival import CoxPH |
Breslow/Efron/Exact ties、delayed entry、(start, stop]、strata、robust/cluster 协方差、NumPy/CuPy/Torch |
| 通过 held-out partial likelihood 选择非负 L2 penalty | CoxPHCV |
from statgpu.survival import CoxPHCV |
CV 期间沿用 canonical Cox 语义，并使用最佳 penalty 最终重拟合 CoxPH |
| 使用 L1、L2、ElasticNet、SCAD 或 MCP 进行估计 | PenalizedCoxPHModel |
from statgpu.linear_model import PenalizedCoxPHModel |
广义 penalty 与通用 solver 路径；当前仅支持 estimation，compute_inference=True 会被拒绝 |
CoxPH(penalty=...) 与 PenalizedCoxPHModel 不是可互换的别名。需要
counting-process、strata、baseline prediction 或统计推断时，应使用 canonical
CoxPH/CoxPHCV 路径；主要需求是更广的 penalty family 且 estimation-only
结果足够时，使用 PenalizedCoxPHModel。
Cox 模型页是 Breslow/Efron/Exact ties、delayed-entry 与
(start, stop] 数据、strata、robust/cluster 推断、subject-grouped CV、预测数值边界
以及 NumPy/CuPy/Torch 支持矩阵的用户侧权威来源。内部模块 ownership、调用图与扩展
规则见 dev/design/ARCHITECTURE.md。
- NumPy、CuPy 与 Torch 是不同执行后端；显式 device 请求不得静默选择其他后端。
- 后端支持可能因 solver、penalty、推断方法及可选依赖而不同，应查看详细兼容矩阵， 而不是依赖单一固定数量。
- 验证结论应限定到实际测试的模型、后端、硬件与 commit。
- 历史 release 与 benchmark 记录是证据快照，不是当前支持矩阵。