Nasumična šuma preživljavanja
Nasumična šuma preživljavanja (Random Survival Forest – RSF), koju su uveli Ishwaran, Kogalur, Blackstone i Lauer 2008. godine, predstavlja ansambl metodu mašinskog učenja koja algoritam Nasumične šume prilagođava podacima o vremenu do događaja (preživljavanju). Stabla se grade korišćenjem log-rank razdvajanja kako bi se prirodno obradile cenzurisane opservacije, a ansambl agregira kumulativne funkcije hazarda kroz stotine stabala kako bi proizveo predviđanja i rangiranje važnosti varijabli.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Mapa metoda
Okruženje srodnih metoda — izaberite čvor da biste istraživali.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Random Survival Forest. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/survival/random-survival-forest
Koja metoda?
Postavite ovu metodu pored njoj najbližih srodnika i čitajte ih uporedo — biblioteka polaže knjige na sto; izbor je na vama.
- Процењивач опстанка Каплана-МејераAnaliza preživljavanja↔ uporedi
- Nelson-Aalenova procena kumulativnog hazardaAnaliza preživljavanja↔ uporedi
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →