Model Cox PH personalizat

Ai identificat trei factori care sunt semnificativi statistic la nivelul 0,05 în exercițiul anterior: fin, age și prio.

fin: dacă deținutul a primit asistență financiară, hazardul scade cu 31%;
age: pentru fiecare an de vârstă peste medie, hazardul scade cu 5%;
prio: pentru fiecare arest anterior față de medie, hazardul crește cu 9%.

Hai să construim un model Cox PH personalizat folosind aceste covariate.

Clasa CoxPHFitter a fost importată pentru tine, iar bibliotecile pandas și numpy sunt importate ca pd, respectiv np. Folosește consola pentru a explora DataFrame-ul prison și numele coloanelor sale, dacă este necesar.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza de supraviețuire în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Instanțiază o clasă CoxPHFitter numită custom_cph.
Antrenează custom_cph cu un model de regresie personalizat fin + age + prio folosind parametrul formula.
Obține rezumatul modelului cph și afișează-l.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Instantiate CoxPHFitter class
custom_cph = ____

# Fit custom model
____

# Print model summary
print(____)

Editează și rulează codul