Cox PH के साथ जेल डेटा का मॉडल बनाएँ

DataFrame prison में 432 रिहा किए गए कैदियों की जानकारी है, जिनका रिहाई के बाद 1 वर्ष तक फॉलो-अप किया गया। आपने उनके time-to-arrest को मॉडल किया है और यह अध्ययन किया है कि कौन-से कारक उनकी दोबारा गिरफ़्तारी के जोखिम को बढ़ाते या घटाते हैं, Weibull AFT मॉडल का उपयोग करके.

lifelines की CoxPHFitter क्लास survival regression के लिए Cox Proportional Hazards मॉडल इम्प्लीमेंट करती है, जो baseline hazard function और hazard ratios (जो hazard proportions को परिभाषित करते हैं) को मॉडल करती है। आइए, कारकों को जाँचने के लिए CoxPHFitter का उपयोग करें!

pandas और numpy लाइब्रेरीज़ क्रमशः pd और np के रूप में इम्पोर्ट की गई हैं। आवश्यकता होने पर कंसोल का उपयोग करके DataFrame और उसके कॉलम नामों को देखें।