Metodes pierādījumu reģistrs

Random Survival Forest

Random Survival Forest (RSF), introduced by Ishwaran, Kogalur, Blackstone, and Lauer in 2008, is an ensemble machine learning method that adapts the Random Forest algorithm to time-to-event (survival) data. Trees are grown using log-rank splitting to handle censored observations naturally, and the ensemble aggregates cumulative hazard functions across hundreds of trees to produce predictions and variable importance rankings.

Sources recorded, not reviewed

Avota reģistrs

Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.

Taksonomiskās metodes reģistrs · survival / survival

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

Atvērt pilnu metodi

Kurēti apgalvojumi

Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.

Vēl nav kurētu apgalvojumu

Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.

Saistītās metodes

Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.

Same method familyKaplan-Meiermachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyNelson-Aalen Estimatormachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.