Analyseer kenmerken van hartpatiënten
Je wilt begrijpen hoe verschillende hartkenmerken de overlevingsuitkomsten van patiënten beïnvloeden. Als je waarschuwingssignalen kunt herkennen, kun je misschien behandelingen toepassen en de overlevingskansen van patiënten vergroten!
Je gaat patiëntkenmerken regressiëren tegen hun overlevingsduren met het Weibull accelerated failure time (AFT)-model.
In deze verrijkte dataset heb je een paar extra datapunten per patiënt in de DataFrame heart_patients. Gebruik de console om de kolomnamen te verkennen. De pakketten pandas en numpy zijn geladen als pd en np.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Survivalanalyse in Python
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Import WeibullAFTFitter and instantiate
____
aft = ____