Random Survival Forest

2008年にIshwaran、Kogalur、Blackstone、Lauerによって導入されたRandom Survival Forest（RSF）は、Random Forestアルゴリズムをイベント発生までの時間（生存）データに適応させたアンサンブル機械学習手法です。木は、打ち切り観測を自然に処理するためにログランク分割を用いて成長され、アンサンブルは数百の木にわたる累積ハザード関数を集約して予測と変数重要度ランキングを生成します。