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

ćwiczenie

Wykres wpływu kowariantów na przeżycie

Dwoje skazanych czeka na zwolnienie warunkowe. Chcesz przewidzieć ich funkcję przeżycia dla czasu do ponownego aresztowania, korzystając z dopasowanego modelu CoxPHFitter. Wartości kowariantów dla obu osób przedstawia poniższa tabela:

Imię fin age wexp mar paro prio
Jack 0 35 0 1 1 3
Marie 1 22 0 0 0 0

Narysuj krzywe przeżycia Jacka i Marie obok bazowej krzywej przeżycia, używając modelu cph. Dopasowany model cph jest już załadowany.

Klasa CoxPHFitter została zaimportowana, a moduł matplotlib.pyplot jest dostępny jako plt. Biblioteki pandas i numpy są zaimportowane odpowiednio jako pd i np.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj metody .plot_partial_effects_on_outcome(), aby podać wartości kowariantów (wymienione powyżej) dla Jacka i Marie i narysować ich krzywe przeżycia.
  • Wyświetl wykres.