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कस्टम Cox PH मॉडल

पिछले अभ्यास में आपने तीन फैक्टर पहचाने थे जो 0.05 स्तर पर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं: fin, age, और prio.

  • fin: अगर कैदी को वित्तीय सहायता मिली, तो hazard 31% घटती है;
  • age: औसत से प्रत्येक अतिरिक्त आयु के लिए, hazard 5% घटती है;
  • prio: औसत से प्रत्येक अतिरिक्त पिछली गिरफ्तारी के लिए, hazard 9% बढ़ती है.

इन covariates का उपयोग करके एक कस्टम Cox PH मॉडल बनाते हैं.

CoxPHFitter क्लास आपके लिए इम्पोर्ट की गई है, और pandas तथा numpy लाइब्रेरी क्रमशः pd और np के रूप में इम्पोर्ट हैं. आवश्यकता हो तो कंसोल का उपयोग करके DataFrame prison और उसके कॉलम नामों को देखें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Survival Analysis

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • CoxPHFitter क्लास का एक ऑब्जेक्ट custom_cph नाम से instantiate करें.
  • formula पैरामीटर का उपयोग करते हुए fin + age + prio कस्टम रिग्रेशन मॉडल के साथ custom_cph को fit करें.
  • cph का मॉडल summary प्राप्त करें और उसे प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Instantiate CoxPHFitter class
custom_cph = ____

# Fit custom model
____

# Print model summary
print(____)
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