本文整理汇总了Python中lifelines.estimation.CoxPHFitter.predict_survival_function方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python CoxPHFitter.predict_survival_function方法的具体用法？Python CoxPHFitter.predict_survival_function怎么用？Python CoxPHFitter.predict_survival_function使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类lifelines.estimation.CoxPHFitter的用法示例。
在下文中一共展示了CoxPHFitter.predict_survival_function方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: KaplanMeierFitter
# 需要导入模块: from lifelines.estimation import CoxPHFitter [as 别名]
# 或者: from lifelines.estimation.CoxPHFitter import predict_survival_function [as 别名]
kaplen_meier.fit(time_of_event, timeline=time, event_observed=event, label='All patients')
kaplen_meier.plot()
plt.show()
#stratify Congestive Heart Complications
history = df['chf'] == 1;
kaplen_meier = KaplanMeierFitter()
kaplen_meier.fit(time_of_event[history], timeline=time, event_observed=event[history], label='Congestive heart complications')
ax = kaplen_meier.plot()
kaplen_meier.fit(time_of_event[~history], timeline=time, event_observed=event[~history], label='No congestive heart complications')
kaplen_meier.plot(ax=ax, c="b")
plt.show()
#Cox proportional hazard
ph_data = df[["fstat", "lenfol", "bmi", "age"]]
ph = CoxPHFitter()
ph.fit(ph_data, 'lenfol', event_col='fstat')
ph.print_summary()
print(ph.baseline_hazard_.head())
#use predict_survival_function to get probability
x = ph_data[ph_data.columns.difference(['lenfol', 'fstat'])].ix[23:25]
print(x)
ph.predict_survival_function(x).plot()
plt.show()