Spark MLlib模型训练—回归算法 Survival Regression
Spark MLlib模型训练—回归算法 Survival Regression
生存回归（Survival Regression）是一种用于分析时间到事件数据的回归方法，广泛应用于医学、生物统计学、工程可靠性分析等领域。它的核心是预测一个事件发生的时间或概率，比如患者生存时间、设备故障时间等。本文将详细介绍生存回归的基本原理、在 Spark 中的实现方法，以及通过 Scala 代码示例展示如何应用生存回归模型。
生存回归的基本概念
生存回归关注的主要是时间变量（即生存时间）以及事件的发生与否。生存回归的核心思想是通过模型来预测在特定时间点事件发生的概率，并通过时间的函数形式来描述这个概率的变化。
- 生存时间（Survival Time）：指的是从研究开始到事件发生的时间。
- 截尾数据（Censored Data）：指在研究结束时未发生事件的个体，它们的确切生存时间未知，只能确定在研究期间未发生事件。
- 生存函数（Survival Function, S(t)）：描述在时间 t 之后事件未发生的概率，通常用来衡量生存时间分布。
- 风险函