Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

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, ageprio.

  • 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 pandasnumpy lần lượt được nhập là pdnp. Hãy dùng console để khám phá DataFrame prison và tên các cột khi cần.

Bài tập này là một phần của khóa học

Phân tích sống sót bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • 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.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Instantiate CoxPHFitter class
custom_cph = ____

# Fit custom model
____

# Print model summary
print(____)
Chỉnh sửa và Chạy Mã