Kovaryat etkilerini sağkalım üzerinde çiz
İki mahkum serbest bırakılmak için bekleme listesinde. Az önce eğittiğin CoxPHFitter modelini kullanarak, yakalanmaya kadar geçen süre için sağkalım fonksiyonlarını tahmin etmek istiyorsun. Bireylerin kovaryat değerleri aşağıda verilmiştir:
| Name | fin | age | wexp | mar | paro | prio |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Jack | 0 | 35 | 0 | 1 | 1 | 3 |
| Marie | 1 | 22 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Jack ve Marie'nin sağkalım eğrilerini, temel (baseline) sağkalım eğrisiyle yan yana olacak şekilde cph kullanarak çiz. Eğitilmiş model cph senin için yüklendi.
CoxPHFitter sınıfı içe aktarıldı ve matplotlib.pyplot modülü plt olarak içe aktarıldı. pandas ve numpy kütüphaneleri sırasıyla pd ve np olarak içe aktarıldı.
Bu egzersiz
Python ile Survival Analysis
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Jack ve Marie için (yukarıda listelenen) kovaryat değerlerini belirtmek ve sağkalım eğrilerini çizmek üzere
.plot_partial_effects_on_outcome()metodunu kullan. - Grafiği göster.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Plot partial effects
cph.____(covariates=____,
values=____)
# Show plot
plt.show()