Vizualizace a predikce s Weibullovým modelem

Survival Analysis in Python

Shae Wang

Senior Data Scientist

.plot()

Vrátí graf koeficientů a jejich rozsahů z 95% intervalů spolehlivosti.

aft.plot()
plt.show()

Ukázkový graf:

ukázkový_graf_kovariantů

Vrátí graf porovnávající základní křivku přežití s křivkami při různých hodnotách kovariantů.

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

ukázkový_graf_parciálních_efektů

.plot_partial_effects_on_outcome()

covariates (řetězec nebo seznam): kovariáty z původního datasetu, které chceme měnit.
values (1D nebo 2D iterovatelné): hodnoty, kterých má kovariant nabývat.
Základní křivka přežití: predikovaná křivka přežití při průměrných hodnotách původního datasetu.

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

graf parciálních efektů pro Weibullův model

Pevně zadané hodnoty:

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

Použití funkce range:

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

Více kovariantů:

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

Vlastní vzorec:
- Potřebné transformace (interakce, one-hot kódování atd.) jsou provedeny interně a automaticky.

Příklad 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()

graf parciálních efektů pro mortgage_df

Predikce funkce přežití jednotlivců na základě hodnot kovariantů.

.predict_survival_function()

Argumenty:

X (pole np nebo DataFrame): kovariáty. U DataFrame může být pořadí sloupců libovolné.

Predikce mediánu doby přežití jednotlivců na základě hodnot kovariantů.

.predict_median()

Argumenty:

df (pole np nebo DataFrame): kovariáty. U DataFrame může být pořadí sloupců libovolné.

Predikce funkce přežití nebo mediánu doby přežití podmíněná aktuální dobou trvání.

Příklad:

aft.predict_median(new_subject)

4.0

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

2.0

Survival Analysis in Python