Analiza cech pacjentów kardiologicznych
Chcesz zrozumieć, jak różne cechy pacjentów wpływają na wyniki ich przeżycia. Jeśli uda się zidentyfikować sygnały ostrzegawcze, być może można zastosować odpowiednie leczenie i zwiększyć szanse pacjentów na przeżycie!
Dopasujesz cechy pacjentów do czasu przeżycia za pomocą modelu przyspieszonego czasu awarii (AFT) Weibulla.
W tym rozszerzonym zbiorze danych masz kilka dodatkowych informacji o każdym pacjencie w ramce danych heart_patients. Użyj konsoli, aby sprawdzić nazwy kolumn. Pakiety pandas i numpy są załadowane jako pd i np.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza przeżycia w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Import WeibullAFTFitter and instantiate
____
aft = ____