Modèle de Cox PH personnalisé

Vous avez isolé trois facteurs statistiquement significatifs au seuil de 0,05 dans l'exercice précédent : fin, age et prio.

fin : si la personne condamnée a reçu une aide financière, le risque diminue de 31 %;
age : pour chaque année au-dessus de la moyenne, le risque diminue de 5 %;
prio : pour chaque arrestation antérieure au-dessus de la moyenne, le risque augmente de 9 %.

Créons un modèle de Cox PH personnalisé avec ces covariables.

La classe CoxPHFitter a été importée pour vous, et les bibliothèques pandas et numpy sont importées sous pd et np, respectivement. Utilisez la console pour explorer le DataFrame prison et les noms de ses colonnes au besoin.

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Analyse de survie en Python

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Instructions de l’exercice

Instanciez une classe CoxPHFitter nommée custom_cph.
Ajustez custom_cph avec un modèle de régression personnalisé fin + age + prio en utilisant le paramètre formula.
Récupérez le sommaire du modèle de cph et affichez-le.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Instantiate CoxPHFitter class
custom_cph = ____

# Fit custom model
____

# Print model summary
print(____)

Modifier et exécuter le code