Random Survival Forest
Random Survival Forest (RSF), diperkenalkan oleh Ishwaran, Kogalur, Blackstone, dan Lauer pada tahun 2008, adalah metode machine learning ensemble yang mengadaptasi algoritma Random Forest untuk data waktu-ke-kejadian (survival). Pohon keputusan (trees) dibangun menggunakan pemisahan log-rank untuk menangani observasi yang tersensor secara alami, dan ensemble mengagregasi fungsi hazard kumulatif dari ratusan pohon untuk menghasilkan prediksi dan peringkat kepentingan variabel.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Random Survival Forest. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Estimator Kaplan-MeierAnalisis Survival↔ compare
- Estimator Hazard Kumulatif Nelson-AalenAnalisis Survival↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →