Выбор параметрической модели
Поскольку lifelines предлагает разнообразные параметрические модели, вам нужно найти наилучшую модель для датафрейма с данными о пациентах с сердечными заболеваниями heart_patients.
Используйте критерий AIC для оценки качества подгонки каждой из приведённых ниже моделей:
- Модель Вейбулла:
WeibullFitter - Экспоненциальная модель:
ExponentialFitter - Лог-нормальная модель:
LogNormalFitter
Все указанные классы из lifelines уже импортированы. Библиотеки pandas и numpy импортированы как pd и np соответственно. При необходимости изучите датафрейм и названия его столбцов в консоли.
Это упражнение является частью курса
Анализ выживаемости в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Instantiate each fitter
wb = ____
exp = ____
log = ____