1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Analiza przeżycia w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Własny model Cox PH

W poprzednim ćwiczeniu wyizolowano trzy czynniki istotne statystycznie na poziomie 0,05: fin, age oraz prio.

  • fin: jeśli skazany otrzymał wsparcie finansowe, ryzyko zmniejsza się o 31%;
  • age: dla każdego roku powyżej średniej ryzyko zmniejsza się o 5%;
  • prio: dla każdego poprzedniego aresztowania powyżej średniej ryzyko wzrasta o 9%.

Zbudujmy własny model Cox PH z użyciem tych współzmiennych.

Klasa CoxPHFitter została już zaimportowana, a biblioteki pandas i numpy są dostępne odpowiednio jako pd i np. W razie potrzeby skorzystaj z konsoli, aby przejrzeć ramkę danych prison i nazwy jej kolumn.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz instancję klasy CoxPHFitter o nazwie custom_cph.
  • Dopasuj custom_cph z własnym modelem regresji fin + age + prio, używając parametru formula.
  • Pobierz podsumowanie modelu cph i wyświetl je.