모델 가정
이전 코딩 연습에서 Cox PH 모델을 살펴보셨죠. 이번 연습에서는 해당 모델이 적절한지 확인해 보겠습니다. 모델은 여전히 fitCPH 객체에 저장되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Machine Learning 기반 마케팅 분석
연습 안내
cox.zph()를 사용해 모델fitCPH의 비례위험 가정을 확인하세요. 검정 결과를testCPH라는 객체에 저장하고 출력하세요.- 유의수준 0.05에서 한 변수에 대해 가정이 위배된 것으로 보입니다. 어떤 변수인가요? 이 변수에 대해 시간에 따른 계수 베타를 플로팅하세요.
rms패키지의validate()함수를 사용해 교차 검증으로 모델을 검증하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Check proportional hazard assumption and print result
___ <- ___(fitCPH)
___(testCPH)
# Plot time-dependent beta
plot(___, var = "___")
# Load rms package
library(rms)
# Validate model
___(fitCPH, method = "___",
B = 10, dxy = TRUE, pr = FALSE)