Registro de evidência do método

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

Registro de origem

Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.

Registro de método taxonômico · 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

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Alegações curadas

Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.

Ainda não há alegações curadas

Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.

Métodos relacionados

Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.

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