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

ćwiczenie

Wybór modelu parametrycznego

Biblioteka lifelines oferuje wiele modeli parametrycznych – chcesz znaleźć ten najlepiej dopasowany do ramki danych heart_patients z danymi pacjentów kardiologicznych.

Użyj kryterium AIC, aby ocenić dopasowanie każdego z poniższych modeli:

  • Model Weibulla: WeibullFitter
  • Model wykładniczy: ExponentialFitter
  • Model log-normalny: LogNormalFitter

Wszystkie powyższe klasy z biblioteki lifelines zostały już zaimportowane. Biblioteki pandas i numpy są dostępne jako pd i np. W razie potrzeby skorzystaj z konsoli, aby przejrzeć ramkę danych i nazwy jej kolumn.

Instrukcje 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Utwórz instancję WeibullFitter (wb), ExponentialFitter (exp) oraz LogNormalFitter (log).