Representa los efectos de las covariables en la supervivencia
Hay dos reclusos en lista de espera para ser liberados. Quieres predecir su función de supervivencia para el tiempo hasta el arresto usando el modelo CoxPHFitter que acabas de ajustar. Los valores de las covariables para cada individuo se muestran a continuación:
| Name | fin | age | wexp | mar | paro | prio |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Jack | 0 | 35 | 0 | 1 | 1 | 3 |
| Marie | 1 | 22 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Representa, junto a la curva de supervivencia de referencia, las curvas de supervivencia de Jack y Marie usando cph. El modelo ajustado cph ya está cargado.
La clase CoxPHFitter se ha importado y el módulo matplotlib.pyplot se ha importado como plt. Las librerías pandas y numpy se han importado como pd y np, respectivamente.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de supervivencia en Python
Instrucciones del ejercicio
- Usa
.plot_partial_effects_on_outcome()para especificar los valores de las covariables (indicados arriba) de Jack y Marie y representar sus curvas de supervivencia. - Muestra la gráfica.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Plot partial effects
cph.____(covariates=____,
values=____)
# Show plot
plt.show()