Slučajna šuma preživljavanja
Slučajna šuma preživljavanja (RSF), koju su 2008. godine predstavili Ishwaran, Kogalur, Blackstone i Lauer, jest ansambl metoda strojnog učenja koja algoritam slučajne šume (Random Forest) prilagođava podacima o vremenu do događaja (preživljavanje). Stabla se grade korištenjem log-rank cijepanja kako bi se prirodno obradila cenzurirana opažanja, a ansambl agregira kumulativne funkcije hazarda kroz stotine stabala kako bi proizveo predviđanja i rangiranje važnosti varijabli.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Random Survival Forest. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Procjenitelj preživljenja Kaplan-MeierAnaliza preživljavanja↔ compare
- Nelson-Aalenov procjenitelj kumulativne opasnostiAnaliza preživljavanja↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →