Weibull मॉडल से विज़ुअलाइज़ेशन और प्रेडिक्शन

Python में Survival Analysis

Shae Wang

Senior Data Scientist

.plot()

95% कॉन्फिडेंस इंटरवल से कोएफिशिएंट्स और उनकी रेंज वाला प्लॉट रिटर्न करता है।

aft.plot()
plt.show()

सैंपल प्लॉट:

sample_covariate_plot

बेसलाइन सर्वाइवल कर्व की तुलना उन कर्व्स से करने वाला प्लॉट रिटर्न करता है जब covariates के मान बदले जाते हैं।

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

sample_partial_effects_plot

.plot_partial_effects_on_outcome()

covariates (string या list): मूल डेटासेट में वे covariate(s) जिनके मान आप बदलना चाहते हैं।
values (1d या 2d iterable): वे मान जो covariate लेने चाहिए।
Baseline survival curve: मूल डेटासेट में सभी औसत मानों पर अनुमानित सर्वाइवल कर्व।

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

partial effects plot for weibull model

मान हार्ड-कोड करें:

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

range फंक्शन इस्तेमाल करें:

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

एक से अधिक covariates:

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

कस्टम फॉर्मूला:
- जरूरी transformations (interactions, one-hot encoding, आदि) अंदर ही ऑटोमेटिक हो जाएँगी।

DataFrame उदाहरण: 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()

partial effects plot for mortgage_df

covariate मानों के आधार पर व्यक्तियों की survival functions प्रेडिक्ट करें।

.predict_survival_function()

Arguments:

X (np array या DataFrame): covariates। DataFrame होने पर कॉलम का क्रम कोई भी हो सकता है।

covariate मानों के आधार पर व्यक्तियों की median survival durations प्रेडिक्ट करें।

.predict_median()

Arguments:

df (np array या DataFrame): covariates। DataFrame होने पर कॉलम का क्रम कोई भी हो सकता है।

वर्तमान duration के बाद कंडीशनल रूप से survival function या median survival duration प्रेडिक्ट करें।

उदाहरण:

aft.predict_median(new_subject)

4.0

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

2.0

Python में Survival Analysis