1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Pythonで学ぶSurvival Analysis
Connected

연습 문제

生存に対する共変量効果をプロットする

2 人の受刑者が仮釈放の順番待ちをしています。直近でフィットした CoxPHFitter モデルを使って、再逮捕までの時間に対する彼らの生存関数を予測したいとします。各個人の共変量は次のとおりです。

Name fin age wexp mar paro prio
Jack 0 35 0 1 1 3
Marie 1 22 0 0 0 0

cph を使って、Jack と Marie の生存曲線をベースライン生存曲線と並べてプロットしてください。フィット済みモデル cph は読み込まれています。

CoxPHFitter クラスはインポート済みで、matplotlib.pyplot は plt として、pandas と numpy はそれぞれ pd と np としてインポートされています。

지침

100 XP
  • .plot_partial_effects_on_outcome() を使用して、上記の Jack と Marie の共変量値を指定し、生存曲線をプロットします。
  • プロットを表示します。