Özel Cox PH modeli

Önceki egzersizde 0,05 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı üç faktörü belirledin: fin, age ve prio.

fin: hükümlü maddi yardım aldıysa, hazard %31 azalır;
age: ortalamanın üzerindeki her yaş için hazard %5 azalır;
prio: ortalamanın üzerindeki her önceki tutuklama için hazard %9 artar.

Hadi bu değişkenleri kullanarak özel bir Cox PH modeli kuralım.

CoxPHFitter sınıfı senin için içe aktarıldı; ayrıca pandas ve numpy kütüphaneleri sırasıyla pd ve np takma adlarıyla içe aktarıldı. Gerekirse konsolu kullanarak prison DataFrame’ini ve sütun adlarını keşfet.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Survival Analysis

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

custom_cph adlı bir CoxPHFitter sınıf örneği oluştur.
custom_cph’i formula parametresiyle fin + age + prio özel regresyon modeliyle eğit.
cph modelinin özetini al ve yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Instantiate CoxPHFitter class
custom_cph = ____

# Fit custom model
____

# Print model summary
print(____)

Kodu Düzenle ve Çalıştır