Tracer les effets des covariables sur la survie
Deux détenus sont sur la liste d'attente pour une remise en liberté. Vous souhaitez prédire leur fonction de survie jusqu'à une nouvelle arrestation à l'aide du modèle CoxPHFitter que vous venez d'ajuster. Les valeurs des covariables pour ces personnes sont indiquées ci-dessous :
| Name | fin | age | wexp | mar | paro | prio |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Jack | 0 | 35 | 0 | 1 | 1 | 3 |
| Marie | 1 | 22 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Tracez, côte à côte, les courbes de survie de Jack et de Marie avec la courbe de survie de base à l'aide de cph. Le modèle ajusté cph a été chargé pour vous.
La classe CoxPHFitter a été importée et le module matplotlib.pyplot a été importé sous le nom plt. Les bibliothèques pandas et numpy sont importées sous pd et np, respectivement.
Cette activité fait partie du cours
Analyse de survie en Python
Instructions de l’exercice
- Utilisez
.plot_partial_effects_on_outcome()pour indiquer les valeurs des covariables (ci-dessus) pour Jack et Marie et tracer leurs courbes de survie. - Affichez le graphique.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Plot partial effects
cph.____(covariates=____,
values=____)
# Show plot
plt.show()