Visualisasi dan prediksi dengan model Weibull

Analisis Survival dengan Python

Shae Wang

Senior Data Scientist

.plot()

Menghasilkan plot koefisien dan rentangnya dari interval kepercayaan 95%.

aft.plot()
plt.show()

Contoh plot:

sample_covariate_plot

Menghasilkan plot yang membandingkan kurva kelangsungan hidup dasar dengan perubahan saat kovariat divariasikan.

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

contoh plot efek parsial

.plot_partial_effects_on_outcome()

covariates (string atau list): kovariat pada dataset asli yang ingin divariasikan.
values (iterable 1d atau 2d): nilai yang diinginkan untuk kovariat.
Kurva kelangsungan hidup dasar: kurva prediksi pada semua nilai rata-rata di dataset asli.

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

plot efek parsial untuk model weibull

Nilai hard-code:

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

Gunakan fungsi rentang:

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

Beberapa kovariat:

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

Rumus khusus:
- Transformasi yang diperlukan (interaksi, one-hot encoding, dll.) akan dilakukan secara internal dan otomatis.

Contoh DataFrame: 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()

plot efek parsial untuk mortgage_df

Prediksi fungsi kelangsungan hidup individu berdasarkan nilai kovariat.

.predict_survival_function()

Argumen:

Prediksi durasi median kelangsungan hidup individu berdasarkan nilai kovariat.

.predict_median()

Argumen:

Prediksi fungsi atau median kelangsungan hidup bersyarat setelah durasi saat ini.

Contoh:

aft.predict_median(new_subject)

4.0

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

2.0

Analisis Survival dengan Python