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 DataFramecurrent_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
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Predict survival function conditional on existing durations
____.predict_survival_function(____)