Random Survival Forest
A Random Survival Forest (RSF) módszert, amelyet Ishwaran, Kogalur, Blackstone és Lauer vezetett be 2008-ban, egy olyan ensemble gépi tanulási eljárás, amely a Random Forest algoritmust időtartam-kockázat (túlélési) adatokra adaptálja. A fák növesztése log-rank splittinggel történik a cenzúrázott megfigyelések természetes kezelése érdekében, és az ensemble a kumulatív kockázati függvényeket aggregálja több száz fán keresztül, hogy előrejelzéseket és változó fontossági rangsorokat állítson elő.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 1). Random Survival Forest. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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-Meier túlélésbecslőTúléléselemzés↔ compare
- Nelson-Aalen EstimatorTúléléselemzés↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →