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

ćwiczenie

Przewidywanie wskaźnika ponownych aresztowań

Opracowano model regresji przeżycia z wykorzystaniem zmiennych opisujących każdego zwolnionego skazanego – m.in. jego stanu cywilnego i liczby wcześniejszych aresztowań. Dziesięciu nowych skazanych ma zostać zwolnionych, a twoim zadaniem jest użycie modelu do przewidzenia mediany czasu do ponownego aresztowania.

Nowy DataFrame nosi nazwę prison_new i ma te same kolumny co poprzedni DataFrame prison.

Klasa WeibullAFTFitter została zaimportowana, a wcześniej dopasowany model jest dostępny jako aft. Biblioteki pandas i numpy są zaimportowane odpowiednio jako pd i np.

Instrukcje 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Przewidź medianę czasu do aresztowania dla każdego skazanego w prison_new i przypisz wyniki do zmiennej o nazwie aft_pred.