Weibull modeliyle görselleştirme ve tahmin

Python ile Survival Analysis

Shae Wang

Senior Data Scientist

.plot()

Katsayıların ve %95 güven aralığına göre aralıklarının grafiğini döndürür.

aft.plot()
plt.show()

Örnek grafik:

örnek_kovaryat_grafiği

Kovaryatlar farklı değerlere ayarlandığında, temel sağkalım eğrisi ile karşılaştırmalı bir grafik döndürür.

aft.plot_partial_effects_on_outcome(covariates, values)
plt.show()

örnek_kısmi_etkiler_grafiği

.plot_partial_effects_on_outcome()

covariates (string veya liste): orijinal veri setinde değiştirilecek kovaryat(lar).
values (1d veya 2d iterable): kovaryatın alacağı değerler.
Temel sağkalım eğrisi: orijinal veri setindeki tüm ortalama değerlere göre tahmin edilen sağkalım eğrisi.

aft.plot_partial_effects_on_outcome(
  covariates='var', 
  values=[0, 3, 6, 9, 12, 15]
)
plt.show()

weibull modeli için kısmi etkiler grafiği

Değerleri elle verin:

aft.plot_partial_effects_on_outcome(
  covariates='a', 
  values=[0, 3, 6]
)

Aralık fonksiyonu kullanın:

aft.plot_partial_effects_on_outcome(
  covariates='a', 
  values=np.arange(10)
)

Çoklu kovaryatlar:

aft.plot_partial_effects_on_outcome(
  covariates=['a','b'], 
  values=[[1,2],[1,3],[2,3]]
)

Özel formül:
- Gerekli dönüşümler (etkileşimler, one-hot kodlama vb.) dahili ve otomatik yapılır.

DataFrame örneği: mortgage_df

id	house	principal	interest	property_tax	credit score	duration	paid_off
1	1	1275	0.035	0.019	780	25	0
2	0	756	0.028	0.020	695	17	1
3	0	968	0.029	0.017	810	5	0
...	...	...	...	...	...	...	...
1000	1	1505	0.041	0.023	750	30	1

aft.plot_partial_effects_on_outcome(
    covariates='credit score',
    values=np.arange(700, 860, 30)
)
plt.show()

mortgage_df için kısmi etkiler grafiği

Kovaryat değerlerine göre bireylerin sağkalım fonksiyonlarını tahmin eder.

.predict_survival_function()

Bağımsız değişkenler:

X (np array veya DataFrame): kovaryatlar. DataFrame ise sütun sırası fark etmez.

Kovaryat değerlerine göre bireylerin medyan sağkalım sürelerini tahmin eder.

.predict_median()

Bağımsız değişkenler:

df (np array veya DataFrame): kovaryatlar. DataFrame ise sütun sırası fark etmez.

Geçerli süreden sonra koşullu olarak sağkalım fonksiyonunu veya medyan sağkalım süresini tahmin edin.

Örnek:

aft.predict_median(new_subject)

4.0

aft.predict_median(new_subject, conditional_after=[2])

2.0

Python ile Survival Analysis