Comment les arrestations antérieures influencent-elles le taux de réarrestation?
Pendant l'étude des données prison, vous avez obtenu de nouvelles informations sur chaque détenu, comme le nombre de condamnations avant l'incarcération actuelle prio.
Vous voulez visualiser comment différentes valeurs de prio influencent la fonction de survie de base modélisée avec WeibullAFTFitter.
La classe WeibullAFTFitter a été importée et une nouvelle instance aft a été créée. La bibliothèque matplotlib.pyplot est importée sous le nom plt, et les bibliothèques pandas et numpy sont importées sous les noms pd et np, respectivement. Utilisez la console pour explorer le DataFrame et ses noms de colonnes au besoin.
Cette activité fait partie du cours
Analyse de survie en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Fit data to aft
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