1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Analiza de supraviețuire în Python
Connected

exercițiu

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.

Instrucțiuni

100 XP
  • 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.