Juhuslik elulemusmets
Juhuslik elulemusmets (RSF), mille tutvustasid Ishwaran, Kogalur, Blackstone ja Lauer 2008. aastal, on ansamblimeetodil põhinev masinõppe meetod, mis kohandab juhusliku metsa algoritmi sündmuse toimumise ajaga (elulemuse) andmetele. Puud kasvatatakse log-rank jaotuse abil, et käsitleda tsenseeritud vaatlusi loomulikult, ning ansambel koondab kumulatiivseid riskifunktsioone sadade puude lõikes, et luua ennustusi ja tunnuste olulisuse järjestusi.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Ishwaran, H., Kogalur, U.B., Blackstone, E.H. & Lauer, M.S. (2008). Random Survival Forests. Annals of Applied Statistics, 2(3), 841–860. DOI: 10.1214/08-AOAS169 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Random Survival Forest. ScholarGate. https://scholargate.app/et/survival/random-survival-forest
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Kaplan-Meieri elulemuse estimaatorElukestusanalüüs↔ compare
- Nelson-Aaleni kumulatiivse hasardfunktsiooni estimaatorElukestusanalüüs↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →