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이전 전과가 재구속률에 어떤 영향을 줄까요?

prison 데이터 연구 중에, 각 수형자에 대한 새로운 정보(예: 현재 복역 이전의 유죄 판결 건수 prio)를 얻었습니다.

이제 prio의 서로 다른 값이 WeibullAFTFitter로 모델링한 기준 생존 함수에 어떤 영향을 주는지 시각화해 보려고 합니다.

WeibullAFTFitter 클래스는 이미 임포트되어 있고, 새 인스턴스 aft가 생성되어 있습니다. matplotlib.pyplotplt로, pandasnumpy는 각각 pd, np로 임포트되어 있습니다. 필요하면 콘솔에서 DataFrame과 열 이름을 살펴보세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python에서의 Survival Analysis

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실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Fit data to aft
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코드 편집 및 실행