रैंडम सर्वाइवल फ़ॉरेस्ट
रैंडम सर्वाइवल फ़ॉरेस्ट (RSF), जिसे इश्वरण, कोगलूर, ब्लैकस्टोन और लाउर ने 2008 में प्रस्तुत किया था, एक एनसेंबल मशीन लर्निंग विधि है जो रैंडम फ़ॉरेस्ट एल्गोरिथम को समय-से-घटना (सर्वाइवल) डेटा के लिए अनुकूलित करती है। ट्री को सेंसर किए गए अवलोकनों को स्वाभाविक रूप से संभालने के लिए लॉग-रैंक स्प्लिटिंग का उपयोग करके उगाया जाता है, और एनसेंबल भविष्यवाणियों और चर महत्व रैंकिंग उत्पन्न करने के लिए सैकड़ों ट्री में संचयी ख़तरा फ़ंक्शन को एकत्रित करता है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- 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 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 1). Random Survival Forest. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/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.
- कैप्लान-मेयर सर्वाइवल एस्टिमेटरउत्तरजीविता↔ compare
- नेल्सन-एलेन संचयी संकट अनुमानकउत्तरजीविता↔ compare