DeepSurv
DeepSurv adalah pendekatan jaringan saraf tiruan dalam (deep neural network) untuk analisis kelangsungan hidup yang mempelajari distribusi kelangsungan hidup personal secara langsung dari data. Diperkenalkan oleh Katzman et al. pada tahun 2018, metode ini memperluas model bahaya proporsional Cox (Cox proportional hazards model) menggunakan pembelajaran mendalam (deep learning) untuk menangkap hubungan kompleks dan nonlinier antara kovariat dan hasil kelangsungan hidup. Metode ini memecahkan masalah pemodelan efek perlakuan heterogen dan prediksi waktu-ke-kejadian dalam pengaturan berdimensi tinggi.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Faraggi, D., & Simon, R. (1995). A neural network model for survival data. Statistics in Medicine, 14(1), 73–82. DOI: 10.1002/sim.4780140108 ↗
- Katzman, J. L., et al. (2018). DeepSurv: Personalized treatment recommender system using a Cox proportional hazards deep neural network. Journal of Machine Learning Research, 40, 40–51. DOI: 10.1186/s12874-018-0482-1 ↗
- Lee, C., Zame, W., Yoon, J., & van der Schaar, M. (2018). Deephit: A deep learning approach for dynamic survival analysis. AAAI Conference on Artificial Intelligence, 32(1). link ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Deep Learning for Survival Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/id/survival/deepsurv
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.
- Model Waktu Kegagalan Dipercepat (AFT)Analisis Survival↔ compare
- Regresi Bahaya Proporsional CoxAnalisis Survival↔ compare
- Regresi Kelangsungan Hidup Parametrik WeibullAnalisis Survival↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →