Random Survival Forest

Random Survival Forest (RSF)는 Ishwaran, Kogalur, Blackstone, Lauer가 2008년에 소개한 방법으로, Random Forest 알고리즘을 시계열(생존) 데이터에 적용한 앙상블 기계 학습 방법입니다. 로그-순위 분할(log-rank splitting)을 사용하여 절단된 관측치(censored observations)를 자연스럽게 처리하며, 수백 개의 트리에서 누적 위험 함수(cumulative hazard functions)를 집계하여 예측 및 변수 중요도 순위를 생성합니다.