Plotar efeitos das covariáveis na sobrevivência
Dois condenados estão na lista de espera para serem soltos. Você quer prever a função de sobrevivência deles para o tempo até a próxima prisão usando o modelo CoxPHFitter que acabou de ajustar. Os valores das covariáveis para cada indivíduo estão abaixo:
| Name | fin | age | wexp | mar | paro | prio |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Jack | 0 | 35 | 0 | 1 | 1 | 3 |
| Marie | 1 | 22 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Plote as curvas de sobrevivência de Jack e Marie lado a lado com a curva de sobrevivência básica usando cph. O modelo ajustado cph já foi carregado para você.
A classe CoxPHFitter foi importada e o módulo matplotlib.pyplot foi importado como plt. As bibliotecas pandas e numpy foram importadas como pd e np, respectivamente.
Este exercício faz parte do curso
Análise de Sobrevivência em Python
Instruções do exercício
- Use
.plot_partial_effects_on_outcome()para definir os valores das covariáveis (listados acima) de Jack e Marie e plotar suas curvas de sobrevivência. - Mostre o gráfico.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Plot partial effects
cph.____(covariates=____,
values=____)
# Show plot
plt.show()