1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích sống sót bằng Python
Connected

Bài tập

Mô hình Cox PH tùy chỉnh

Bạn đã xác định được ba yếu tố có ý nghĩa thống kê ở mức 0,05 trong bài trước: fin, age và prio.

  • fin: nếu phạm nhân nhận hỗ trợ tài chính, hazard giảm 31%;
  • age: mỗi tuổi cao hơn mức trung bình, hazard giảm 5%;
  • prio: mỗi lần bị bắt trước đó nhiều hơn mức trung bình, hazard tăng 9%.

Hãy xây dựng một mô hình Cox PH tùy chỉnh với các biến đồng biến này.

Lớp CoxPHFitter đã được nhập sẵn cho bạn, và thư viện pandas và numpy lần lượt được nhập là pd và np. Hãy dùng console để khám phá DataFrame prison và tên các cột khi cần.

Hướng dẫn

100 XP
  • Khởi tạo một lớp CoxPHFitter đặt tên là custom_cph.
  • Fit custom_cph với mô hình hồi quy tùy chỉnh fin + age + prio bằng tham số formula.
  • Lấy phần tóm tắt mô hình của cph và in ra.