Visualiseren en voorspellen met het Weibull-model

Survivalanalyse in Python

Shae Wang

Senior Data Scientist

.plot()

Geeft een plot van de coëfficiënten met hun 95%-betrouwbaarheidsintervallen.

aft.plot()
plt.show()

Voorbeeldplot:

voorbeeld_covariaat_plot

Geeft een plot die de baseline-overlevingscurve vergelijkt met variaties in covariaten.

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

voorbeeld_partiële_effecten_plot

.plot_partial_effects_on_outcome()

covariates (string of lijst): covaria(a)t(en) uit de originele dataset die we willen variëren.
values (1D of 2D iterable): gewenste waarden voor de covariaat.
Baseline-overlevingscurve: voorspelde curve bij alle gemiddelde waarden in de originele dataset.

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

partiële-effectenplot voor weibull-model

Waarden hardcoden:

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

Een range-functie gebruiken:

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

Meerdere covariaten:

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

Aangepaste formule:
- Benodigde transformaties (interacties, one-hot-encoding, etc.) gebeuren intern automatisch.

DataFrame-voorbeeld: 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()

partiële-effectenplot voor mortgage_df

Voorspel overlevingsfuncties per individu op basis van covariaatwaarden.

.predict_survival_function()

Argumenten:

X (np array of DataFrame): covariaten. Bij een DataFrame mogen kolommen in willekeurige volgorde staan.

Voorspel mediane overlevingsduur per individu op basis van covariaatwaarden.

.predict_median()

Argumenten:

df (np array of DataFrame): covariaten. Bij een DataFrame mogen kolommen in willekeurige volgorde staan.

Voorspel overlevingsfunctie of mediane duur, voorwaardelijk na de huidige duur.

Voorbeeld:

aft.predict_median(new_subject)

4.0

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

2.0

Survivalanalyse in Python