Cox PH ile hapishane verilerini modelle

prison DataFrame’i, tahliye edilen ve tahliyeden sonra bir yıl boyunca takip edilen 432 mahkuma ait bilgileri içeriyor. Zaman-aranjmanlarını (time-to-arrest) modelledin ve Weibull AFT modelini kullanarak yeniden tutuklanma riskini artıran ya da azaltan faktörleri inceledin.

lifelines paketindeki CoxPHFitter sınıfı, temel tehlike (baseline hazard) fonksiyonunu ve tehlike oranlarını (hazard ratios) modelleyen bir Cox Orantılı Tehlikeler (Cox Proportional Hazards) modelini uygular. Hadi, faktörleri keşfetmek için CoxPHFitter’ı kullanalım!

pandas ve numpy kütüphaneleri sırasıyla pd ve np olarak içe aktarıldı. Gerekirse konsolu kullanarak DataFrame’i ve sütun adlarını keşfet.