Визуализация влияния ковариат на выживаемость
Двое заключённых ожидают освобождения. Вы хотите предсказать их функцию выживаемости для времени до повторного ареста с помощью модели CoxPHFitter, которую вы только что обучили. Значения ковариат для каждого из них приведены в таблице:
| Имя | fin | age | wexp | mar | paro | prio |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Jack | 0 | 35 | 0 | 1 | 1 | 3 |
| Marie | 1 | 22 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Постройте кривые выживаемости Джека и Мари рядом с базовой кривой выживаемости, используя модель cph. Обученная модель cph уже загружена.
Класс CoxPHFitter импортирован, модуль matplotlib.pyplot — как plt. Библиотеки pandas и numpy импортированы как pd и np соответственно.
Это упражнение является частью курса
Анализ выживаемости в Python
Инструкции к упражнению
- Используйте метод
.plot_partial_effects_on_outcome(), чтобы задать значения ковариат для Джека и Мари (см. таблицу выше) и построить их кривые выживаемости. - Отобразите график.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Plot partial effects
cph.____(covariates=____,
values=____)
# Show plot
plt.show()