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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:
- 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)。
- 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。
- 生长限制:在
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