Tracer l’effet des covariables sur la survie
Deux condamnés sont sur liste d’attente pour une libération. Vous souhaitez prédire leur fonction de survie jusqu’à une ré-arrestation en utilisant le modèle CoxPHFitter que vous venez d’ajuster. Les valeurs de covariables pour ces personnes sont listées 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 Marie avec la courbe de survie de référence 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 respectivement en tant que pd et np.
Cet exercice fait partie du cours
Analyse de survie en Python
Instructions
- Utilisez
.plot_partial_effects_on_outcome()pour spécifier les valeurs de covariables (indiquées ci-dessus) pour Jack et Marie et tracer leurs courbes de survie. - Affichez le graphique.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Plot partial effects
cph.____(covariates=____,
values=____)
# Show plot
plt.show()