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R语言机器学习算法实战系列(十五)随机森林生存预后模型+SHAP值 (Random Survival Forest + SHAP)

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文章目录

    • 介绍
      • 教程
    • 加载R包
    • 案例数据
    • 数据预处理
    • 数据描述
    • 构建randomForestSRC模型
    • 评估模型
      • C-index
      • Brier score
    • 特征重要性
    • 构建新的随机森林生存模型
      • 风险打分
      • 高低风险分组的生存分析
      • 时间依赖的ROC(Time-Dependent ROC)
    • 模型解释SHAP
    • 保存模型
    • 总结
    • 系统信息

介绍

随机森林生存分析(Random Survival Forest,简称RSF)是一种用于处理右删失数据(即生存时间数据)的机器学习方法,它是传统随机森林算法在生存分析领域的扩展。RSF的目标变量是生存时间,它考虑了每个样本的生存时间(T)和删失时间(C),其中删失时间指的是在观察期间内未发生感兴趣事件的时间。RSF框架的核心步骤包括:

  1. 数据重采样:从原始数据中抽取多个bootstrap样本,每个样本平均排除一定比例的数据,称为袋外数据(Out-Of-Bag, OOB)。
  2. 构建生存树:对每个bootstrap样本构建一棵二叉生存树。在树的每个节点上,随机选取一定数量的候选变量,并使用最大化子节点之间生存差异的候选变量进行拆分。
  3. 生长限制:在

http://www.kler.cn/a/372938.html

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