У меня есть модель жизненного пути, которую я подгоняю, используя следующее:
model = WeibullAFTFitter()
model.fit(train, 'duration', event_col='y', show_progress=True)
Тем не менее, продолжительность, которую он предсказывает для моего тестового набора, чрезвычайно велика (при использовании predicted_time = model.predict_expectation(test)).Фактически в случае без цензуры средняя ошибка между продолжительностью теста и прогнозируемой продолжительностью составляет 2289,3773 +/- 7584,9916.
Единственная проблема заключается в том, что максимально возможная продолжительность составляет 1500 (предположим, что машины заменяются каждые 5 лет).Итак, мои вопросы:
- Есть ли способ установить верхний предел по времени?
- Если я нормализую продолжительность, чтобы иметь среднее значение 0 и стандартное отклонение 1, будет ли продолжительностьоценки улучшаются?