วิเคราะห์ลักษณะของผู้ป่วยโรคหัวใจ
เราต้องการทำความเข้าใจว่าลักษณะต่าง ๆ ของผู้ป่วยส่งผลต่อผลลัพธ์การรอดชีวิตอย่างไร หากระบุสัญญาณเตือนได้ ก็อาจนำไปสู่การรักษาที่เพิ่มโอกาสรอดชีวิตให้ผู้ป่วยได้
เราจะถดถอยลักษณะของผู้ป่วยกับระยะเวลาการรอดชีวิตโดยใช้โมเดล Weibull accelerated failure time (AFT)
ในชุดข้อมูลที่ขยายเพิ่มเติมนี้ มีข้อมูลเพิ่มเติมของผู้ป่วยแต่ละรายใน DataFrame heart_patients ลองใช้คอนโซลสำรวจชื่อคอลัมน์ได้เลย แพ็กเกจ pandas และ numpy ถูกโหลดไว้เป็น pd และ np แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Survival Analysis ด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Import WeibullAFTFitter and instantiate
____
aft = ____