Cox PH 모델의 생존 시간
Weibull AFT 모델과 Cox PH 모델을 모두 사용해 수감자의 체포까지 걸린 시간(time-to-arrest)을 모형화했어요. Weibull AFT 모델을 사용해 공변량 변화가 생존 시간에 미치는 영향을 추정했죠.
Cox PH 모델로도 같은 일을 할 수 있을까요? prison 데이터에 Cox PH 모델을 적합하고, prio(이전 체포 횟수)가 1단위 증가할 때 생존 시간에 미치는 영향을 계산하세요.
CoxPHFitter 클래스는 이미 임포트되어 있으며, pandas와 numpy는 각각 pd, np로 임포트되어 있어요. 필요하면 콘솔에서 DataFrame과 열 이름을 살펴보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서의 Survival Analysis
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Instantiate CoxPHFitter class
cph = ____
# Fit cph to data using all columns
____