Survival analysis

יער הישרדות אקראי

Random Survival Forest (RSF), שהוצג על ידי Ishwaran, Kogalur, Blackstone, ו-Lauer בשנת 2008, הוא שיטת למידת מכונה אנסמבלית המיישמת את אלגוריתם Random Forest לנתוני זמן-עד-אירוע (הישרדות). עצים גדלים באמצעות פיצול log-rank כדי לטפל בתצפיות מצונזרות באופן טבעי, והאנסמבל מצטבר פונקציות סיכון מצטברות על פני מאות עצים כדי להפיק תחזיות ודירוגי חשיבות משתנים.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. 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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). Random Survival Forest. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateRandom Survival Forest (Random Survival Forest). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/survival/random-survival-forest · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026