Nejaušais izdzīvošanas mežs
Nejaušais izdzīvošanas mežs (RSF), ko 2008. gadā ieviesa Ishwaran, Kogalur, Blackstone un Lauer, ir ansambļa mašīnmācīšanās metode, kas pielāgo nejaušā meža algoritmu notikuma laika (izdzīvošanas) datiem. Koki tiek veidoti, izmantojot log-ranga sadalīšanu, lai dabiski apstrādātu cenzētus novērojumus, un ansamblis apvieno kumulatīvās riska funkcijas simtiem koku, lai iegūtu prognozes un mainīgo nozīmīguma rangu.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Random Survival Forest. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/survival/random-survival-forest
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Kaplana-Meiera izdzīvošanas novērtētājsDzīvildze↔ salīdzināt
- Nelson-Aalen kumulatīvaisais riska novērtējumsDzīvildze↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →