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Prédire avant qu'ils partent !

Dans cet exercice, vous allez utiliser les variables que vous venez de créer pour prédire combien de temps les employé·e·s actuel·le·s resteront.

Dans l'exercice précédent, vous avez ajusté les données à un objet modèle CoxPHFitter nommé cph. Vous avez aussi créé les variables suivantes pour la prédiction :

  • current_employees : DataFrame pour toutes les personnes toujours en poste.
  • current_employees_last_obs : Series correspondant à la colonne des durées du DataFrame current_employees.

L'objet modèle cph auquel vous venez d'ajuster les données, le DataFrame current_employees et la Series current_employees_last_obs sont déjà chargés. Vous pouvez maintenant les utiliser pour aider les RH dans cette tâche de prédiction !

Cette activité fait partie du cours

Analyse de survie en Python

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Predict survival function conditional on existing durations
____.predict_survival_function(____)
Modifier et exécuter le code