Побудова впливу коваріат на виживаність
Двоє засуджених у списку очікування на звільнення. Ви хочете передбачити їхні функції виживаності до повторного арешту, використовуючи модель CoxPHFitter, яку щойно було навчено. Значення коваріат для цих осіб наведено нижче:
| Name | fin | age | wexp | mar | paro | prio |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Jack | 0 | 35 | 0 | 1 | 1 | 3 |
| Marie | 1 | 22 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Побудуйте криві виживаності Джека та Марі поряд із базовою кривою виживаності за допомогою cph. Навчена модель cph уже завантажена для вас.
Клас CoxPHFitter імпортовано, а модуль matplotlib.pyplot імпортовано як plt. Бібліотеки pandas та numpy імпортовано як pd і np відповідно.
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз виживаності в Python
Інструкції до вправи
- Використайте
.plot_partial_effects_on_outcome(), щоб задати значення коваріат (наведені вище) для Джека та Марі й побудувати їхні криві виживаності. - Покажіть графік.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Plot partial effects
cph.____(covariates=____,
values=____)
# Show plot
plt.show()